కంప్యూటర్ విజన్ లైబ్రరీ OpenCV విడుదల 4.2

జరిగింది релиз свободной библиотеки OpenCV 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 ద్వారా పంపిణీ చేయబడింది под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

ఫోటోగ్రాఫ్‌లు మరియు వీడియోలలోని వస్తువులను గుర్తించడానికి లైబ్రరీని ఉపయోగించవచ్చు (ఉదాహరణకు, వ్యక్తుల ముఖాలు మరియు బొమ్మలను గుర్తించడం, వచనం మొదలైనవి), వస్తువులు మరియు కెమెరాల కదలికను ట్రాక్ చేయడం, వీడియోలో చర్యలను వర్గీకరించడం, చిత్రాలను మార్చడం, 3D నమూనాలను సంగ్రహించడం, స్టీరియో కెమెరాల నుండి చిత్రాల నుండి 3D స్పేస్‌ను రూపొందించడం, తక్కువ-నాణ్యత చిత్రాలను కలపడం ద్వారా అధిక-నాణ్యత చిత్రాలను రూపొందించడం, సమర్పించిన అంశాల సమితికి సమానమైన చిత్రంలో వస్తువుల కోసం శోధించడం, మెషీన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను వర్తింపజేయడం, మార్కర్‌లను ఉంచడం, విభిన్నమైన సాధారణ అంశాలను గుర్తించడం చిత్రాలు, రెడ్-ఐ వంటి లోపాలను స్వయంచాలకంగా తొలగిస్తుంది.

В కొత్త విడుదల:

• 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 FSR (Frequency Selective Reconstruction);
• పద్ధతి జోడించబడింది RIC для интерполяции типовых незаполненных областей;
• Добавлен метод нормализации отклонений లోగోలు;
• 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;
• ఎలిమినేట్ చేయబడింది దుర్బలత్వాలు (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), 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.

మూలం: opennet.ru