Ngaleupaskeun perpustakaan visi komputer OpenCV 4.2

lumangsung bebas ngabebaskeun perpustakaan OpenCV 4.2 (Open Source Computer Vision Library), anu nyayogikeun alat pikeun ngolah sareng nganalisis eusi gambar. OpenCV nyayogikeun langkung ti 2500 algoritma, duanana klasik sareng ngagambarkeun kamajuan panganyarna dina visi komputer sareng sistem pembelajaran mesin. Kode perpustakaan ditulis dina C ++ jeung disebarkeun ku handapeun lisénsi BSD. Bindings disiapkeun pikeun sagala rupa basa programming, kaasup Python, MATLAB jeung Java.

Perpustakaan tiasa dianggo pikeun mikawanoh obyék dina poto sareng pidéo (contona, pangakuan wajah sareng tokoh jalma, téks, jsb.), Nyukcruk gerakan objék sareng kaméra, ngagolongkeun tindakan dina pidéo, ngarobih gambar, ékstrak modél 3D, ngahasilkeun rohangan 3D tina gambar tina kaméra stereo, nyiptakeun gambar kualitas luhur ku ngagabungkeun gambar kualitas handap, milarian objék dina gambar anu sami sareng set elemen anu dibere, nerapkeun metode pembelajaran mesin, nempatkeun spidol, ngaidentipikasi unsur umum dina rupa-rupa. gambar, otomatis ngaleungitkeun cacad sapertos panon beureum.

В anyar ngabebaskeun:

• A backend pikeun ngagunakeun CUDA geus ditambahkeun kana modul DNN (Deep Neural Network) jeung palaksanaan algoritma machine learning dumasar kana jaringan saraf jeung rojongan API eksperimen geus dilaksanakeun. nGraph OpenVINO;
• Ngagunakeun parentah SIMD, kinerja kode ieu dioptimalkeun pikeun kaluaran stereo (StereoBM / StereoSGBM), pangaturan ukuran jadi, masking, rotasi, itungan komponén warna leungit tur loba operasi séjén;
• Ditambahkeun palaksanaan multi-threaded tina fungsi pyrTurun;
• Ditambahkeun kamampuhan pikeun nimba aliran video ti wadah media (demuxing) ngagunakeun backend videoio dumasar kana FFmpeg;
• Algoritma ditambahkeun pikeun rekonstruksi frékuénsi-selektif gancang gambar ruksak FSR (Rekonstruksi Selektif Frékuénsi);
• métode ditambahkeun Ric pikeun interpolasi wewengkon unfilled has;
• Ditambahkeun métode normalisasi simpangan logos;
• Modul G-API (opencv_gapi), anu bertindak salaku mesin pikeun ngolah gambar éfisién nganggo algoritma dumasar-grafik, ngadukung visi komputer hibrid anu langkung rumit sareng algoritma pembelajaran mesin anu jero. Rojongan pikeun backend Intel Inference Engine disadiakeun. Ditambahkeun dukungan pikeun ngolah aliran pidéo kana modél palaksanaan;
• Ngaleungitkeun vulnerabilities (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), anu berpotensi ngakibatkeun palaksanaan kode panyerang nalika ngolah data anu henteu diverifikasi dina format XML, YAML sareng JSON. Mun karakter kalawan kode null ieu encountered salila JSON parsing, sakabéh nilai disalin kana panyangga, tapi tanpa mariksa leres naha éta ngaleuwihan wates wewengkon memori disadiakeun.

sumber: opennet.ru