A fost lansată biblioteca gratuită OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), oferind instrumente pentru procesarea și analiza conținutului imaginii. OpenCV oferă peste 2500 de algoritmi, atât clasici, cât și care reflectă cele mai recente progrese în viziunea computerizată și sistemele de învățare automată. Codul bibliotecii este scris în C++ și distribuit sub licența BSD. Legăturile sunt pregătite pentru diferite limbaje de programare, inclusiv Python, MATLAB și Java.
Biblioteca poate fi folosită pentru a recunoaște obiecte din fotografii și videoclipuri (de exemplu, recunoașterea fețelor și figurilor oamenilor, text etc.), urmărirea mișcării obiectelor și camerelor, clasificarea acțiunilor în videoclipuri, conversia imaginilor, extragerea modelelor 3D, generarea de spațiu 3D din imagini de la camere stereo, crearea de imagini de înaltă calitate prin combinarea imaginilor de calitate inferioară, căutarea de obiecte din imagine care sunt similare cu setul de elemente prezentat, aplicarea metodelor de învățare automată, plasarea de markeri, identificarea elementelor comune în diferite imagini, eliminând automat defecte precum ochi roșii.
Printre modificările din noua versiune:
- Optimizarea semnificativă a performanței de convoluție în modulul DNN (Deep Neural Network) a fost realizată prin implementarea algoritmilor de învățare automată bazați pe rețele neuronale. Algoritmul de convoluție rapidă Winograd a fost implementat. S-au adăugat noi straturi ONNX (Open Neural Network Exchange): Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 și ReduceMin. S-a adăugat suport pentru cadrul OpenVino 2022.1 și backend-ul CANN.
- Calitatea îmbunătățită a detectării și decodării codurilor QR.
- S-a adăugat suport pentru markerii vizuali ArUco și AprilTag.
- S-a adăugat Nanotrack v2 tracker bazat pe rețele neuronale.
- Implementat algoritmul de estompare Stackblur.
- S-a adăugat suport pentru FFmpeg 5.x și CUDA 12.0.
- Un nou API a fost propus pentru manipularea formatelor de imagini cu mai multe pagini.
- S-a adăugat suport pentru biblioteca libSPNG pentru formatul PNG.
- libJPEG-Turbo permite accelerarea folosind instrucțiuni SIMD.
- Pentru platforma Android, a fost implementat suport pentru H264/H265.
- Sunt furnizate toate API-urile Python de bază.
- S-a adăugat un nou backend universal pentru instrucțiuni vectoriale.
Sursa: opennet.ru
