Vydanie knižnice počítačového videnia OpenCV 4.7

Došlo k uvoľneniu bezplatnej knižnice OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), ktorá poskytuje nástroje na spracovanie a analýzu obsahu obrázkov. OpenCV poskytuje viac ako 2500 algoritmov, klasických aj odzrkadľujúcich najnovší pokrok v oblasti počítačového videnia a systémov strojového učenia. Kód knižnice je napísaný v C++ a distribuovaný pod licenciou BSD. Väzby sú pripravené pre rôzne programovacie jazyky vrátane Pythonu, MATLABu a Java.

Knižnicu možno použiť na rozpoznávanie objektov na fotografiách a videách (napríklad rozpoznávanie tvárí a postáv ľudí, text atď.), sledovanie pohybu objektov a fotoaparátu, klasifikáciu akcií na videu, transformáciu obrázkov, extrahovanie 3D modelov, vytváranie 3D priestoru zo záberov zo stereo kamier, vytváranie kvalitných záberov kombinovaním záberov nižšej kvality, vyhľadávanie objektov podobných prezentovanej množine prvkov na obrázku, aplikácia metód strojového učenia, umiestňovanie značiek, identifikácia spoločných prvkov v rôznych obrázkoch, automaticky odstraňuje chyby, ako je efekt červených očí.

Medzi zmeny v novom vydaní:

  • Významná optimalizácia výkonu konvolúcií v module DNN (Deep Neural Network) bola vykonaná implementáciou algoritmov strojového učenia založených na neurónových sieťach. Bol implementovaný Winogradov rýchly konvolučný algoritmus. Pridané nové vrstvy ONNX (Open Neural Network Exchange): Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 a ReduceMin. Pridaná podpora pre rámec OpenVino 2022.1 a backend CANN.
  • Vylepšená kvalita detekcie a dekódovania QR kódov.
  • Pridaná podpora pre vizuálne značky ArUco a AprilTag.
  • Pridaný sledovač Nanotrack v2 založený na neurónových sieťach.
  • Implementovaný algoritmus rozmazania Stackblur.
  • Pridaná podpora pre FFmpeg 5.xa CUDA 12.0.
  • Bolo navrhnuté nové API na manipuláciu s viacstránkovými obrazovými formátmi.
  • Pridaná podpora knižnice libSPNG pre formát PNG.
  • libJPEG-Turbo používa zrýchlenie pomocou inštrukcií SIMD.
  • Pre platformu Android bola implementovaná podpora pre H264/H265.
  • K dispozícii sú všetky základné API pre jazyk Python.
  • Pridaný nový univerzálny backend pre vektorové inštrukcie.

Zdroj: opennet.ru

Pridať komentár