Görüntü içeriğini işlemek ve analiz etmek için araçlar sağlayan ücretsiz kütüphane OpenCV 4.7 (Açık Kaynak Bilgisayarlı Görme Kütüphanesi) piyasaya sürüldü. 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 altında dağıtılmaktadır. 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.
Yeni sürümdeki değişiklikler arasında:
- DNN (Derin Sinir Ağı) modülünde evrişim performansının önemli ölçüde optimizasyonu, sinir ağlarına dayalı makine öğrenme algoritmalarının uygulanmasıyla gerçekleştirilmiştir. Winograd hızlı evrişim algoritması uygulandı. Yeni ONNX (Açık Sinir Ağı Değişimi) katmanları eklendi: Scatter, ScatterND, Tile, DifferentL1 ve DifferentMin. OpenVino 2022.1 çerçevesi ve CANN arka ucu için destek eklendi.
- QR kodu algılama ve kod çözmenin kalitesi iyileştirildi.
- ArUco ve AprilTag görsel işaretleyicileri için destek eklendi.
- Sinir ağlarına dayalı Nanotrack v2 izleyici eklendi.
- Stackblur bulanıklaştırma algoritması uygulandı.
- FFmpeg 5.x ve CUDA 12.0 desteği eklendi.
- Çok sayfalı görüntü formatlarını değiştirmek için yeni bir API önerildi.
- PNG formatı için libSPNG kitaplığı desteği eklendi.
- libJPEG-Turbo, SIMD talimatlarını kullanarak hızlandırmayı etkinleştirir.
- Android platformu için H264/H265 desteği uygulandı.
- Tüm temel Python API'leri sağlanmaktadır.
- Vektör talimatları için yeni bir evrensel arka uç eklendi.
Kaynak: opennet.ru