Është publikuar OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), një bibliotekë falas për përpunimin dhe analizën e imazheve. OpenCV ofron mbi 2500 algoritme, duke përfshirë si algoritme klasike ashtu edhe ato që pasqyrojnë përparimet më të fundit në vizionin kompjuterik dhe të mësuarit automatik. Kodi i bibliotekës është shkruar në C++ dhe shpërndahet sipas licencës BSD. Lidhjet janë të disponueshme për gjuhë të ndryshme programimi, duke përfshirë Python, MATLAB dhe Java.
Biblioteka mund të përdoret për të njohur objektet në fotografi dhe video (për shembull, njohja e fytyrave dhe figurave të njerëzve, teksti, etj.), Për të gjurmuar lëvizjen e objekteve dhe kamerave, për klasifikimin e veprimeve në video, konvertimin e imazheve, nxjerrjen e modeleve 3D, gjenerimi i hapësirës 3D nga imazhet nga kamerat stereo, krijimi i imazheve me cilësi të lartë duke kombinuar imazhe me cilësi më të ulët, kërkimi i objekteve në imazh që janë të ngjashëm me grupin e paraqitur të elementeve, aplikimi i metodave të mësimit të makinerive, vendosja e shënuesve, identifikimi i elementeve të përbashkët në të ndryshme imazhe, duke eliminuar automatikisht defekte të tilla si skuqja e syve.
Ndër ndryshimet në versionin e ri:
- Optimizime të rëndësishme për performancën e konvolucionit janë zbatuar në modulin DNN (Deep Neural Network), duke mundësuar zbatimin e algoritmeve të të mësuarit automatik të bazuara në rrjetin nervor. Është zbatuar algoritmi i shpejtë i konvolucionit Vinograd. Janë shtuar shtresa të reja ONNX (Open Neural Network Exchange): Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 dhe ReduceMin. Është shtuar mbështetje për kornizën OpenVino 2022.1 dhe backend-in CANN.
- Cilësi e përmirësuar e zbulimit dhe dekodimit të kodit QR.
- Shtoi mbështetje për shënuesit vizualë ArUco dhe AprilTag.
- U shtua gjurmuesi Nanotrack v2 bazuar në rrjetet nervore.
- Algoritmi i turbullimit Stackblur është zbatuar.
- Shtuar mbështetje për FFmpeg 5.x dhe CUDA 12.0.
- Propozohet një API i ri për manipulimin e formateve të imazheve me shumë faqe.
- U shtua mbështetje për bibliotekën libSPNG për formatin PNG.
- libJPEG-Turbo përdor përshpejtimin e udhëzimeve SIMD.
- Mbështetja H264/H265 është zbatuar për platformën Android.
- Janë dhënë të gjitha API-të bazë për gjuhën Python.
- U shtua një backend i ri për qëllime të përgjithshme për udhëzimet vektoriale.
Burimi: opennet.ru
