yayınlanan OpenCV5.0.0 — Bilgisayar görüşü ve görüntü işleme için açık kaynaklı bir kütüphanenin büyük bir sürümü. Sürüm şu tarihte yayınlandı: Haziran 6 2026 yıl ve projenin GitHub deposunda zaten güncel olarak işaretlenmiştir. OpenCV, lisansı altında dağıtılmaktadır. Apaçi-2.0.
Bu sürümün özü, OpenCV'nin "klasik bir bilgisayar görüşü kütüphanesinden" bilgisayar görüşü/yapay zeka görevleri için daha modern bir platforma geçişidir: proje eski API'yi temizledi, sinir ağı çıkarım modülünü yeniden düzenledi, ONNX desteğini genişletti, VLM/LLM komut dosyaları için destek ekledi ve 3D/kalibrasyon yığınını güncelledi. Geliştiriciler, OpenCV 5.0'ı artık kararlı kabul edilen bir dal olarak tanımlıyor ve yeni işlevsellik öncelikle bu dala eklenecek.
Büyük değişiklikler
Yeni DNN çıkarım motoru.
DNN modülü artık eski motorla birlikte çalışan yeni bir motora sahip. Dinamik tensör şekilleri, alt grafikler ve modern ONNX özellikleriyle daha iyi çalışıyor. Kapsamın daha geniş olduğu iddia ediliyor. ONNX spesifikasyonunun %80'iOpenCV 4.x'te ise bu oran %23'ün altındaydı.
Bu sürümdeki en büyük değişiklik muhtemelen şu: OpenCV, sadece bir model sarmalayıcısı olmaktan öte, modern sinir ağları için tam teşekküllü, yerleşik bir çıkarım motoru olma yolunda ilerliyor.Model yüklenirken motor seçimi.
`cv::dnn::readNet()` ve ilgili fonksiyonlara `ENGINE_AUTO` parametresi eklendi. Varsayılan olarak, OpenCV önce yeni motoru dener ve başarısız olursa klasik motora geri döner. Bu davranış, `OPENCV_FORCE_DNN_ENGINE` ortam değişkeni aracılığıyla da yapılandırılabilir: eski motoru, yeni motoru, otomatik modu veya ONNX Runtime'ı kullan. Eski projelerin hemen tamamen yeni motora geçmesi gerekmez, ancak yeni modeller kademeli olarak yeni motora taşınabilir.ONNX Runtime ile entegrasyon.
OpenCV artık ONNX Runtime etkinleştirilmiş olarak derlenebilir. OpenCV, ORT grafiğini oluşturmak için kendi ONNX ayrıştırıcısını kullanır, bu nedenle tam ONNX paketine ihtiyaç duymaz. Derleme için aşağıdaki CMake parametreleri mevcuttur: -DWITH_ONNXRUNTIME=ON ve -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME=ON; NVIDIA GPU'lar için -DDOWNLOAD_ONNXRUNTIME_GPU=ON. Bu özellik, OpenCV'nin yeni DNN motoru şu anda yalnızca CPU'larda çalıştığı için, GPU çıkarımına ihtiyaç duyanlar için faydalı olacaktır.Görsel-dil modellerine destek.
Yeni DNN motoru, VLM modellerini kullanıma hazır halde çalıştırmak için gerekli olan belirteçleyiciler, dikkat katmanları, kod çözme blokları, işlem sonrası aşamalar ve bir KV önbelleği içerir. Tarihsel olarak görüntü işleme ile ilişkilendirilen kütüphane, artık aynı anda görüntü ve metin işleyen modeller alanına da genişliyor.Yeni DNN motoru için GPU desteği henüz hazır değil.
OpenCV 5.0'daki yeni motor yalnızca CPU'larda çalışır. Gelecek sürümler için yerel GPU desteği vaat edilmektedir; şimdilik, GPU'lar için klasik motor veya ONNX Runtime ve NVIDIA yürütme sağlayıcıları içeren bir derleme önerilir. Sunucu veya masaüstü CUDA çıkarımı için, OpenCV 5.0 tek başına henüz özel çalışma ortamlarının yerini almamaktadır.Eski Darknet ve Caffe ayrıştırıcıları kaldırıldı.
Geliştiriciler, modellerin çoğunun ONNX'e zaten taşınmış olması nedeniyle Darknet ve Caffe ayrıştırıcılarını kaldırdılar. TFLite şimdilik klasik motorda kalacak ve daha sonra yeni motora geçiş planlanıyor. OpenCV, eski formatları terk ediyor ve birincil model değişim formatı olarak ONNX'e odaklanıyor.Eski API'nin kapsamlı temizliği.
OpenCV 1.x C API'si kaldırıldı: cvCreateMat() gibi fonksiyonlar ve CvMat gibi eski yapılar artık temel API'nin bir parçası değil. OpenVX desteği de kaldırıldı, G-API modülü opencv_contrib'e taşındı ve klasik ML modülü de oraya taşındı. Bu, eski projeler için önemli bir değişiklik olsa da, çoktan yapılması gereken bir şeydi: kütüphane on yıllarca süren teknik borçtan kurtuluyor.Features2D'nin adı Features olarak değiştirildi.
Modül, sinir ağlarından gelen modern özellik vektörlerini destekleyecek şekilde genişletildi. SIFT, ORB, FAST, GoodFeaturesToTrack ve MSER ana depoda tutulurken, eski dedektörler ve tanımlayıcılar opencv_contrib'e taşındı. ALIKED, DISK ve LightGlue eşleştirici eklendi. OpenCV, görüntü özelliklerinin klasik algoritmalar yerine giderek daha fazla sinir ağları kullanılarak çıkarıldığı modern süreçlere açıkça uyum sağlıyor.Core'da yeni veri tipleri.
CV_16BF / cv::bfloat, CV_32U, CV_64U, CV_64S ve CV_Bool eklendi. N boyutlu diziler, 1 boyutlu diziler ve 0 boyutlu skalerler için destek de geliştirildi. LAPACK artık her zaman kullanılabilir: harici bir kütüphane eksikse, OpenCV yerleşik minimum bir alt küme oluşturur. Bu değişiklikler, bfloat16 ve genişletilmiş tiplerin giderek yaygınlaştığı modern veri formatlarıyla uyumluluk, derin sinir ağları (DNN'ler) ve sayısal algoritmalar için önemlidir.Görüntü işleme hızlandırıldı.
imgproc'taki WarpAffine, warpPerspective ve remap işlevleri yeniden düzenlendi. Performans iyileştirmelerinin platforma, görüntü boyutuna, veri türüne ve işlem bayraklarına bağlı olarak %10 ile %300'ün üzerinde değiştiği iddia ediliyor.
Bu sadece yapay zekâ ile ilgili değil; bu tür optimizasyonlar klasik görevler için de doğrudan önem taşıyor: video akışları, stabilizasyon, projeksiyon dönüşümleri ve çıkarım öncesi veri hazırlığı.Geliştirilmiş metin çıktısı.
Eski metin işleme motoru, yerleşik Rubik değişken yazı tipine sahip STB tabanlı bir TrueType motoruyla değiştirildi. Özel yazı tipleri gömülebilir ve kapsamlı Unicode desteği eklendi. Bununla birlikte, Arapça ve Devanagari gibi karmaşık yazı sistemleri Harfbuzz olmadan hala yanlış görüntüleniyor ve renkli emojiler desteklenmiyor. OpenCV, harici kütüphanelere ihtiyaç duymadan açıklamalar, hata ayıklama görüntüleri ve görselleştirmeler oluşturmak için daha kullanışlı hale geliyor.3D ve kamera kalibrasyonu güncellendi.
Calib3d, geometri, kalibrasyon, stereo ve nokta bulutu olmak üzere dört bölüme ayrılmıştır. USAC, sağlam homografi, temel/temel matris, PnP ve diğer görevler için standart arka uç haline gelmiştir. TSDF, ICP ve .ply ve .obj içe ve dışa aktarma dahil olmak üzere ağ ve nokta bulutu işleme için ilk destekle birlikte çoklu kamera kalibrasyon hattı eklenmiştir. Bu, yalnızca 2D işlemenin uzun süredir yetersiz kaldığı robotik, SLAM, AR/VR ve çoklu kamera sistemleri için önemli bir adımdır.Örnekler ve dokümantasyon gözden geçirildi.
Eski örnekler kaldırıldı ve kalanlar güncellendi. DNN örnekleri artık download_models.py betiği kullanılarak indirilebilen paylaşımlı bir model koleksiyonu kullanıyor. VLM ve LDM için deneysel örnekler eklendi ve dokümantasyona modern bir tema, hızlı arama, açık/koyu mod ve geliştirilmiş gezinme eklendi. Bu kadar büyük bir kütüphane için bu kozmetik bir değişiklik değil: düzgün dokümantasyon ve çalışan örnekler, geliştiricilerin OpenCV 5.x'e geçip geçmeyeceğini doğrudan etkiliyor.
Sonuç olarak, OpenCV 5.0 sadece optimizasyonlar içeren bir başka sürüm değil, önemli bir yükseltme: OpenCV 1.x döneminden kalan eski özelliklerden daha azı ve ONNX, sinir ağı çıkarımı, modern özellikler, 3D işleme ve heterojen hızlandırmaya daha fazla odaklanılmış. Bununla birlikte, C API'nin kaldırılması ve bazı modüllerin opencv_contrib'e aktarılması nedeniyle eski projeler için geçişte bazı ayarlamalar gerekebilir.
Kaynak: linux.org.ru
