A avut loc lansarea bibliotecii libere OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), care oferă instrumente pentru procesarea și analiza conținutului imaginilor. OpenCV oferă mai mult de 2500 de algoritmi, atât clasici, cât și reflectând cele mai recente progrese în domeniul viziunii computerizate și al sistemelor de învățare automată. Codul bibliotecii este scris în C++ și este distribuit sub licența BSD. Legăturile sunt pregătite pentru diferite limbaje de programare, inclusiv Python, MATLAB și Java.
Biblioteca poate fi utilizată pentru recunoașterea obiectelor în fotografii și videoclipuri (de exemplu, recunoașterea fețelor și siluetei umane, textului etc.), urmărirea mișcării obiectelor și camerelor, clasificarea acțiunilor din videoclipuri, transformarea imaginilor, extragerea modelelor 3D, formarea unui spațiu 3D din imagini de la camere stereo, crearea de imagini de înaltă calitate prin combinarea imaginilor de calitate mai mică, căutarea pe imagine a obiectelor similare cu un set dat de elemente, aplicarea metodelor de învățare automată, aranjarea markerelor, identificarea elementelor comune în imagini diferite, eliminarea automată a defectelor, cum ar fi efectul de ochi roșii.
Printre modificările din noua versiune:
- S-a realizat o optimizare semnificativă a performanței convoluțiilor în modulul DNN (Deep Neural Network) cu implementarea algoritmilor de învățare automată bazate pe rețele neuronale. A fost implementat algoritmul de convoluții rapide al lui Vinograd. Au fost adăugate noi straturi ONNX (Open Neural Network Exchange): Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 și ReduceMin. A fost adăugată suport pentru framework-ul OpenVino 2022.1 și backend-ul CANN.
- A fost îmbunătățită calitatea de detectare și decodare a codurilor QR.
- A fost adăugată suport pentru markerii vizuali ArUco și AprilTag.
- A fost adăugat tracker-ul Nanotrack v2 bazat pe rețele neuronale.
- A fost implementat algoritmul de estompare Stackblur.
- A fost adăugat suport pentru FFmpeg 5.x și CUDA 12.0.
- A fost propus un nou API pentru manipularea formatelor de imagini cu mai multe pagini.
- A fost adăugat suport pentru biblioteca libSPNG pentru formatul PNG.
- În libJPEG-Turbo a fost implementată accelerarea prin instrucțiuni SIMD.
- Pentru platforma Android a fost implementat suport H264/H265.
- Sunt furnizate toate API-urile de bază pentru limbajul Python.
- A fost adăugat un nou backend universal pentru instrucțiunile vectoriale.
Sursa: opennet.ro
