د کمپیوټر لید کتابتون خلاصول OpenCV 4.2

ترسره شو وړیا کتابتون خوشې کول OpenCV 4.2 (د خلاصې سرچینې کمپیوټر ویژن کتابتون) ، کوم چې د عکس مینځپانګې پروسس او تحلیل لپاره وسیلې چمتو کوي. OpenCV له 2500 څخه ډیر الګوریتمونه وړاندې کوي، دواړه کلاسیک او د کمپیوټر لید او ماشین زده کړې سیسټمونو کې وروستي پرمختګ منعکس کوي. د کتابتون کوډ په C++ لیکل شوی او لخوا توزیع شوی د BSD جواز لاندې. پابندۍ د مختلف پروګرامینګ ژبو لپاره چمتو شوي، پشمول Python، MATLAB او Java.

کتابتون په عکسونو او ویډیوګانو کې د شیانو پیژندلو لپاره کارول کیدی شي (د مثال په توګه د خلکو مخونو او څیرو پیژندل ، متن ، او نور) ، د شیانو او کیمرې حرکت تعقیب کول ، په ویډیو کې د عملونو طبقه بندي کول ، د عکسونو بدلول ، د 3D ماډلونو استخراج ، د سټیریو کیمرونو څخه د عکسونو څخه د 3D ځای رامینځته کول ، د ټیټ کیفیت عکسونو سره یوځای کولو سره د لوړ کیفیت عکسونه رامینځته کول ، په عکس کې د هغه شیانو لټون کول چې د وړاندې شوي عناصرو سیټ سره ورته وي ، د ماشین زده کړې میتودونه پلي کول ، د مارکرونو ځای په ځای کول ، په مختلف کې د عام عناصرو پیژندل انځورونه، په اتوماتيک ډول نیمګړتیاوې له منځه یوسي لکه سور سترګې.

В نوی خوشې کول:

• د CUDA کارولو لپاره یو پس منظر د عصبي شبکو پراساس د ماشین زده کړې الګوریتمونو پلي کولو سره د DNN (ډیپ عصبي شبکې) ماډل کې اضافه شوی او د تجربې API ملاتړ پلي شوی. nګراف OpenVINO;
• د SIMD لارښوونو په کارولو سره، د کوډ فعالیت د سټیریو محصول (StereoBM/StereoSGBM) لپاره غوره شوی و، د بیا کولو، ماسک کولو، گردش، د ورک شوي رنګ اجزاو محاسبه او ډیری نور عملیات؛
• د فنکشن څو اړخیزه پلي کول اضافه کړل pyrDown;
• د FFmpeg پراساس د ویډیویو بیکینډ په کارولو سره د میډیا کانټینرونو (ډیمکس کولو) څخه د ویډیو جریانونو استخراج کولو وړتیا اضافه کړه؛
• د ګړندي فریکونسۍ لپاره الګوریتم اضافه شوی - د خراب شوي عکسونو انتخابي بیارغونې FSR (د فریکونسی انتخابی بیا رغونه)؛
• اضافه شوی طریقه RIC د عادي ډک شوي ساحو د مینځلو لپاره؛
• د انحراف نورمال کولو میتود اضافه شوی لوګو;
• د G-API ماډل (opencv_gapi)، کوم چې د ګراف پر بنسټ الګوریتمونو په کارولو سره د اغیزمن انځور پروسس کولو لپاره د انجن په توګه کار کوي، د ډیر پیچلي هایبرډ کمپیوټر لید او ژور ماشین زده کړې الګوریتمونو ملاتړ کوي. د Intel Inference Engine backend لپاره ملاتړ چمتو شوی. د اعدام ماډل ته د ویډیو جریانونو پروسس کولو لپاره ملاتړ اضافه شوی؛
• له منځه وړل زیانمنتیاوې (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064) ، کوم چې په احتمالي توګه د برید کونکي کوډ اجرا کولو لامل کیدی شي کله چې په XML ، YAML او JSON فارمیټونو کې غیر تایید شوي ډاټا پروسس کوي. که چیرې د JSON پارس کولو پرمهال یو کریکټر د نال کوډ سره مخ شي ، نو ټول ارزښت بفر ته کاپي کیږي ، مګر پرته له دې چې په سمه توګه وګوري چې ایا دا د ځانګړي شوي حافظې ساحې حد څخه تیریږي.

سرچینه: opennet.ru