Відбувся реліз вільної бібліотеки OpenCV 4.7 (Open Source Computer Vision Library), що надає засоби обробки та аналізу вмісту зображень. OpenCV надає більше 2500 алгоритмів, як класичних, так і відображають останні досягнення в галузі комп'ютерного зору та систем машинного навчання. Код бібліотеки написаний мовою С++ та розповсюджується під ліцензією BSD. Біндинги підготовлені для різних мов програмування, включаючи Python, MATLAB та Java.
Бібліотека може застосовуватися для розпізнавання об'єктів на фотографіях та відео (наприклад, розпізнавання осіб та фігур людей, тексту тощо), відстеження руху об'єктів та камери, класифікації дій на відео, перетворення зображень, вилучення 3D-моделей, формування 3D-простору із зображення від стереокамер, створення високоякісних зображень через об'єднання зображень нижчої якості, пошуку на зображенні об'єктів, схожих на представлений набір елементів, застосування методів машинного навчання, розміщення маркерів, виявлення загальних елементів на різних зображеннях, автоматичного усунення дефектів, таких як ефект червоних очей .
Серед змін у новому випуску:
- Проведено значну оптимізацію продуктивності згорток у модулі DNN (Deep Neural Network) з реалізацією алгоритмів машинного навчання на основі нейронних мереж. Реалізовано алгоритм швидких згорток Винограда. Додано нові шари ONNX (Open Neural Network Exchange): Scatter, ScatterND, Tile, ReduceL1 та ReduceMin. Додана підтримка фреймворку OpenVino 2022.1 та бекенду CANN.
- Поліпшено якість визначення та декодування QR-кодів.
- Додано підтримку візуальних маркерів ArUco та AprilTag.
- Додано трекер Nanotrack v2 на базі нейронних мереж.
- Реалізовано алгоритм розмиття Stackblur.
- Додана підтримка FFmpeg 5.x та CUDA 12.0.
- Запропоновано новий API для маніпуляцій багатосторінковими форматами зображень.
- Додано підтримку бібліотеки libSPNG для формату PNG.
- У libJPEG-Turbo задіяно прискорення за допомогою SIMD-інструкцій.
- Для платформи Android реалізовано підтримку H264/H265.
- Надані всі базові API для мови Python.
- Додано новий універсальний бекенд для векторних інструкцій.
Джерело: opennet.ru