dalja e bibliotekës së lirë (Biblioteka e Vizionit Kompjuterik me Burim të Hapur), që ofron mjete për përpunimin dhe analizën e përmbajtjes së imazheve. OpenCV ofron më shumë se 2500 algoritme, si klasiç të tillë ashtu edhe që pasqyrojnë arritjet e fundit në fushën e vizionit kompjuterik dhe sistemeve të mësimit të makinerive. Kodi i bibliotekës është shkruar në gjuhën C++ dhe nën licencën BSD. Bashkëngjitjet janë përgatitur për gjuhë të ndryshme programimi, përfshirë Python, MATLAB dhe Java.
Biblioteka mund të përdoret për njohjen e objekteve në fotografi dhe video (për shembull, njohja e fytyrave dhe silueteve të njerëzve, tekstit etj.), ndjekjen e lëvizjes së objekteve dhe kamerave, klasifikimin e veprimeve në video, transformimin e imazheve, nxjerrjen e modeleve 3D, formimin e një hapësire 3D nga imazhet e kamerave stereokopike, krijimin e imazheve me cilësi të lartë përmes kombinimit të imazheve me cilësi më të ulët, kërkimin e objekteve në imazh që ngjajnë me një grup të dhënë elementesh, aplikimin e metodave të mësimit të makinerive, vendosjen e shenjave, identifikimin e elementeve të zakonshme në imazhe të ndryshme, eliminimin automatik të defekteve të tilla si efekti i syve të kuq.
Në :
- Moduli DNN (Rrjeti i Thellë Neural) me implementimin e algoritmeve të mësimit të makinerive të bazuara në rrjete nervore ka shtuar një backend për përdorimin e CUDA dhe ka zbatuar mbështetje eksperimentale për API ;
- Me përdorimin e instrukcioneve SIMD, është optimizuar performanca e kodit për nxjerrjen stereoskopike (StereoBM/StereoSGBM), ndryshimin e madhësisë, mbivendosjen e maskave, rrotullimin, llogaritjen e komponenteve të humbura të ngjyrës dhe shumë operacione të tjera;
- Shtuar implementimin me shumë degë të funksionit ;
- Shtuar mundësinë e nxjerrjes së fluxeve video nga kontejnerët e mediave (demuxing) me backend videoio të bazuar në FFmpeg;
- Shtuar një algoritëm për rikonstruksionin e shpejtë selektiv të frekuencave të imazheve të dëmtuara (Rikonstruksioni Selektiv i Frekuencave);
- Shtuar metoda për interpolimin e zonave tipike të pafundura;
- Shtuar metoda e normalizimit të devijimeve ;
- Në modulin G-API (opencv_gapi), i cili kryen funksionet e motorit për përpunimin efikas të imazheve duke përdorur algoritme të bazuara në graf, është realizuar mbështetje për algoritme më komplekse hibride të vizionit kompjuterik dhe të mësimit të thellë. Është siguruar mbështetje për backend-in Intel Inference Engine. Në modelin e ekzekutimit është shtuar mbështetje për përpunimin e rrjedhave të videove;
- Eliminuar (, ), të cilat potencialisht mund të çojnë në ekzekutimin e kodit të sulmuesit gjatë përpunimit të të dhënave të pa kontrolluara në formatet XML, YAML dhe JSON. Nëse gjatë analizës së JSON haset një simbol me kod zero, vlera kopjohet e tëra në tampon, por pa verifikim të duhur për daljen jashtë kufijve të hapësirës së ndarë të memories.
Burimi: opennet.ru
