ücretsiz kütüphane sürümü (Açık Kaynak Bilgisayarlı Görme Kütüphanesi), görüntü içeriğini işlemek ve analiz etmek için araçlar sağlar. OpenCV, hem klasik hem de bilgisayarlı görme ve makine öğrenimi sistemlerindeki en son gelişmeleri yansıtan 2500'den fazla algoritma sağlar. Kütüphane kodu C++ ile yazılmıştır ve BSD lisansı altındadır. Bağlamalar Python, MATLAB ve Java dahil olmak üzere çeşitli programlama dilleri için hazırlanmıştır.
Kütüphane, fotoğraf ve videolardaki nesneleri tanımak (örneğin, insan yüzlerini ve figürlerini, metinleri vb. tanımak), nesnelerin ve kameraların hareketini izlemek, videodaki eylemleri sınıflandırmak, görüntüleri dönüştürmek, 3 boyutlu modelleri çıkarmak, Stereo kameralardan gelen görüntülerden 3 boyutlu alan oluşturma, düşük kaliteli görüntüleri birleştirerek yüksek kaliteli görüntüler oluşturma, görüntüde sunulan öğe kümesine benzer nesneleri arama, makine öğrenmesi yöntemlerini uygulama, işaretleyicileri yerleştirme, farklı öğelerdeki ortak öğeleri belirleme görüntülerde kırmızı göz gibi kusurları otomatik olarak ortadan kaldırır.
В :
- DNN (Deep Neural Network) modülüne, sinir ağlarına dayalı makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasıyla CUDA kullanımına yönelik bir arka uç eklenmiş ve deneysel API desteği uygulanmıştır. ;
- SIMD talimatları kullanılarak kod performansı stereo çıkış (StereoBM/StereoSGBM), yeniden boyutlandırma, maskeleme, döndürme, eksik renk bileşenlerinin hesaplanması ve diğer birçok işlem için optimize edildi;
- İşlevin çok iş parçacıklı uygulaması eklendi ;
- FFmpeg'e dayalı videoio arka ucunu kullanarak medya kapsayıcılarından video akışlarını çıkarma (demuxing) yeteneği eklendi;
- Hasarlı görüntülerin hızlı frekans seçici yeniden inşası için algoritma eklendi (Frekans Seçici Yeniden Yapılanma);
- Eklenen yöntem tipik doldurulmamış alanların enterpolasyonu için;
- Sapma normalleştirme yöntemi eklendi ;
- Grafik tabanlı algoritmalar kullanarak verimli görüntü işleme için bir motor görevi gören G-API modülü (opencv_gapi), daha karmaşık hibrit bilgisayar görüşünü ve derin makine öğrenimi algoritmalarını destekler. Intel Çıkarım Motoru arka ucu desteği sağlanır. Yürütme modeline video akışlarının işlenmesi için destek eklendi;
- elendi (, ), XML, YAML ve JSON formatlarındaki doğrulanmamış veriler işlenirken potansiyel olarak saldırganın kod yürütmesine yol açabilir. JSON ayrıştırması sırasında boş kodlu bir karakterle karşılaşılırsa, değerin tamamı ara belleğe kopyalanır, ancak tahsis edilen bellek alanının sınırlarını aşıp aşmadığı doğru şekilde kontrol edilmez.
Kaynak: opennet.ru
