Китобхонаи ройгони OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library) бароварда шуд, ки асбобҳоро барои коркард ва таҳлили мундариҷаи тасвир таъмин мекунад. OpenCV зиёда аз 2500 алгоритмҳоро пешниҳод мекунад, ки ҳам классикӣ ва ҳам дастовардҳои навтаринро дар биниши компютер ва системаҳои омӯзиши мошинсозӣ инъикос мекунанд. Рамзи китобхона дар C++ навишта шудааст ва таҳти иҷозатномаи BSD паҳн карда мешавад. Пайвандҳо барои забонҳои гуногуни барномасозӣ, аз ҷумла Python, MATLAB ва Java омода карда мешаванд.
Китобхона метавонад барои шинохти объектҳо дар аксҳо ва видеоҳо (масалан, шинохти чеҳраҳо ва симои одамон, матн ва ғайра), пайгирии ҳаракати ашё ва камераҳо, тасниф кардани амалҳо дар видео, табдил додани тасвирҳо, истихроҷи моделҳои 3D, тавлиди фазои 3D аз тасвирҳо аз камераҳои стерео, эҷоди тасвирҳои баландсифат тавассути омезиши тасвирҳои пастсифат, ҷустуҷӯи объектҳое дар тасвир, ки ба маҷмӯи унсурҳои пешниҳодшуда монанданд, истифода бурдани усулҳои омӯзиши мошинсозӣ, ҷойгиркунии маркерҳо, муайян кардани унсурҳои умумӣ дар намудҳои гуногун тасвирҳо, ба таври худкор камбудиҳоро аз қабили сурх-чашм бартараф мекунад.
Дар байни тағйирот дар версияи нав:
- Оптимизатсияи назарраси иҷрои конволютсия дар модули DNN (Deep Neural Network) бо татбиқи алгоритмҳои омӯзиши мошинҳо дар асоси шабакаҳои нейрон анҷом дода шудааст. Алгоритми конволютсияи зуди Виноград амалӣ карда шуд. Қабатҳои нави ONNX (Open Neural Network Exchange) илова карда шуданд: Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 ва ReduceMin. Дастгирии иловашуда барои чаҳорчӯбаи OpenVino 2022.1 ва пуштибонии CANN.
- Сифати беҳтар кардани коди QR ва рамзкушоӣ.
- Дастгирии иловашуда барои маркерҳои визуалӣ ArUco ва AprilTag.
- Иловаи Nanotrack v2 трекер дар асоси шабакаҳои нейрон.
- Алгоритми норавшани Stackblur амалӣ карда шуд.
- Дастгирии иловашуда барои FFmpeg 5.x ва CUDA 12.0.
- API-и нав барои коркарди форматҳои тасвири бисёрсаҳифа пешниҳод шудааст.
- Дастгирии китобхонаи libSPNG барои формати PNG илова карда шуд.
- libJPEG-Turbo суръатро бо истифода аз дастурҳои SIMD имкон медиҳад.
- Барои платформаи Android, дастгирии H264/H265 амалӣ карда шудааст.
- Ҳама API-ҳои асосии Python таъмин карда шудаанд.
- Барои дастурҳои векторӣ пуштибонии нави универсалӣ илова карда шуд.
Манбаъ: opennet.ru