U realizua lëshimi i bibliotekës së lirë OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), e cila ofron mjete për përpunimin dhe analizimin e përmbajtjes së imazheve. OpenCV ofron më shumë se 2500 algoritme, si ato klasike, ashtu edhe ato që pasqyrojnë arritjet më të fundit në fushën e vizionit kompjuterik dhe sistemeve të mësimit të makinerive. Kodi i bibliotekës është shkruar në gjuhën C++ dhe shpërndahet nën licencën BSD. Binding-et janë përgatitur për gjuhë të ndryshme programimi, duke 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.
Mes ndryshimeve në versionin e ri:
- ĂshtĂ« bĂ«rĂ« optimizim i rĂ«ndĂ«sishĂ«m i performancĂ«s sĂ« konvolucioneve nĂ« modul DNN (Deep Neural Network) me implementimin e algoritmeve tĂ« mĂ«simit tĂ« makinerive bazuar nĂ« rrjetet nervore. I Ă«shtĂ« implementuar algoritmi pĂ«r konvolucione tĂ« shpejta tĂ« Vinogradit. Shtuar katĂ«r shtresa tĂ« reja ONNX (Open Neural Network Exchange): Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 dhe ReduceMin. Shtuar mbĂ«shtetje pĂ«r kornizĂ«n OpenVino 2022.1 dhe backend-in CANN.
- Përmirësuar cilësia e identifikimit dhe dekodimit të QR-kodeve.
- Shtuar mbështetje për markat vizuale ArUco dhe AprilTag.
- Shtuar një tracker Nanotrack v2 mbi bazën e rrjetave nervore.
- Implementuar algoritmin për mjegullimin Stackblur.
- Shtuar mbështetje për FFmpeg 5.x dhe CUDA 12.0.
- Sugjeruar një API të ri për manipulimin e formateve të shumtë të imazheve.
- Shtuar mbështetje për bibliotekën libSPNG për formatin PNG.
- Në libJPEG-Turbo është aktivizuar përshpejtimi duke përdorur instrukcionet SIMD.
- Për platformën Android është implementuar mbështetje për H264/H265.
- Ofruar të gjitha API-të bazë për gjuhën Python.
- Shtuar një backend të ri universal për instrukcione vektoriale.
Burimi: opennet.ru
