Издавање библиотеке рачунарског вида ОпенЦВ 4.2

одиграло се релиз свободной библиотеки ОпенЦВ 4.2 (Open Source Computer Vision Library), предоставляющей средства для обработки и анализа содержимого изображений. OpenCV предоставляет более 2500 алгоритмов, как классических, так и отражающих последние достижения в области компьютерного зрения и систем машинного обучения. Код библиотеки написан на языке С++ и дистрибуира под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

Библиотека се може користити за препознавање објеката на фотографијама и видео снимцима (на пример, препознавање лица и фигура људи, текста итд.), праћење кретања објеката и камера, класификовање радњи у видеу, претварање слика, издвајање 3Д модела, генерисање 3Д простора од слика са стерео камера, креирање слика високог квалитета комбиновањем слика слабијег квалитета, тражење објеката на слици који су слични представљеном скупу елемената, примена метода машинског учења, постављање маркера, идентификовање заједничких елемената у различитим слике, аутоматски елиминишући недостатке као што су ефект црвених очију.

В Нова издање:

• В модуль DNN (Deep Neural Network) с реализацией алгоритмов машинного обучения на основе нейронных сетей добавлен бэкенд для использования CUDA и реализована экспериментальная поддержка API nGraph OpenVINO;
• С использованием SIMD-инструкций проведена оптимизация производительности кода для стереовывода (StereoBM/StereoSGBM), изменения размера, наложения маски, поворота, расчёта недостающих компонентов цвета и многих других операций;
• Добавлена многопоточная реализация функции pyrDown;
• Добавлена возможность извлечения видеопотоков из медиаконтейнеров (demuxing) при помощи бэкенда videoio на базе FFmpeg;
• Добавлен алгоритм для быстрой частотно-селективной реконструкции повреждённых изображений ФСР (Frequency Selective Reconstruction);
• Додати метод КСО для интерполяции типовых незаполненных областей;
• Добавлен метод нормализации отклонений ЛОГОС;
• В модуле G-API (opencv_gapi), выполняющем функции движка для эффективной обработки изображений с использованием алгоритмов на основе графов, реализована поддержка более сложных гибридных алгоритмов компьютерного зрения и глубинного машинного обучения. Обеспечена поддержка бэкенда Intel Inference Engine. В модель выполнения добавлена поддержка обработки видеопотоков;
• Елиминисано рањивости (ЦВЕ-КСНУМКС-КСНУМКС, ЦВЕ-КСНУМКС-КСНУМКС), которые потенциально могут привести к выполнению кода атакующего при обработке непроверенных данных в форматах XML, YAML и JSON. Если в процессе разбора JSON встретился символ с нулевым кодом, значение целиком копируется в буфер, но без должной проверки выхода за границы выделенной области памяти.

Извор: опеннет.ру