مفت لائبریری کی رہائی (اوپن سورس کمپیوٹر وژن لائبریری)، جو تصویری مواد کی پروسیسنگ اور تجزیہ کرنے کے لیے ٹولز مہیا کرتی ہے۔ OpenCV 2500 سے زیادہ الگورتھم فراہم کرتا ہے، دونوں کلاسک اور کمپیوٹر ویژن اور مشین لرننگ سسٹمز میں تازہ ترین پیشرفت کی عکاسی کرتے ہیں۔ لائبریری کوڈ C++ میں لکھا گیا ہے اور BSD لائسنس کے تحت۔ بائنڈنگز مختلف پروگرامنگ زبانوں کے لیے تیار کی جاتی ہیں، بشمول Python، MATLAB اور Java۔
لائبریری کا استعمال تصویروں اور ویڈیوز میں اشیاء کی شناخت کے لیے کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر لوگوں کے چہروں اور اعداد و شمار کی شناخت، متن وغیرہ)، اشیاء اور کیمروں کی نقل و حرکت کا پتہ لگانا، ویڈیو میں اعمال کی درجہ بندی کرنا، تصاویر کو تبدیل کرنا، 3D ماڈل نکالنا، سٹیریو کیمروں سے تصاویر سے 3D جگہ پیدا کرنا، نچلی کوالٹی کی تصاویر کو ملا کر اعلیٰ معیار کی تصاویر بنانا، تصویر میں ایسی اشیاء تلاش کرنا جو عناصر کے پیش کردہ سیٹ سے ملتی جلتی ہوں، مشین لرننگ کے طریقے لاگو کرنا، مارکر لگانا، مشترکہ عناصر کی شناخت کرنا۔ تصاویر، خود بخود نقائص کو ختم کرتی ہیں جیسے سرخ آنکھ۔
В :
- نیورل نیٹ ورکس پر مبنی مشین لرننگ الگورتھم کے نفاذ کے ساتھ ڈی این این (ڈیپ نیورل نیٹ ورک) ماڈیول میں CUDA کے استعمال کے لیے ایک بیک اینڈ شامل کیا گیا ہے اور تجرباتی API سپورٹ کو لاگو کیا گیا ہے۔ ;
- SIMD ہدایات کا استعمال کرتے ہوئے، کوڈ کی کارکردگی کو سٹیریو آؤٹ پٹ (StereoBM/StereoSGBM)، سائز تبدیل کرنے، ماسکنگ، گھماؤ، رنگ کے گم ہونے والے اجزاء کا حساب کتاب اور بہت سے دوسرے کاموں کے لیے بہتر بنایا گیا تھا۔
- فنکشن کا ملٹی تھریڈڈ نفاذ شامل کیا گیا۔ ;
- FFmpeg پر مبنی ویڈیویو بیک اینڈ کا استعمال کرتے ہوئے میڈیا کنٹینرز (ڈیمکسنگ) سے ویڈیو اسٹریمز نکالنے کی صلاحیت شامل کی گئی۔
- خراب شدہ تصاویر کی تیز فریکوئنسی کے انتخابی تعمیر نو کے لیے الگورتھم شامل کیا گیا۔ (فریکوئنسی سلیکٹیو ری کنسٹرکشن)؛
- شامل کردہ طریقہ عام خالی جگہوں کے پرکشیپ کے لئے؛
- انحراف کو معمول پر لانے کا طریقہ شامل کیا گیا۔ ;
- G-API ماڈیول (opencv_gapi)، جو گراف پر مبنی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے موثر امیج پروسیسنگ کے لیے انجن کے طور پر کام کرتا ہے، زیادہ پیچیدہ ہائبرڈ کمپیوٹر ویژن اور گہری مشین لرننگ الگورتھم کو سپورٹ کرتا ہے۔ Intel Inference Engine بیک اینڈ کے لیے سپورٹ فراہم کی گئی ہے۔ عملدرآمد ماڈل میں ویڈیو اسٹریمز کی پروسیسنگ کے لیے معاونت شامل کی گئی۔
- ختم کر دیا (, )، جو XML، YAML اور JSON فارمیٹس میں غیر تصدیق شدہ ڈیٹا پر کارروائی کرتے وقت ممکنہ طور پر حملہ آور کوڈ پر عمل درآمد کا باعث بن سکتا ہے۔ اگر JSON پارسنگ کے دوران null کوڈ کے ساتھ کسی کردار کا سامنا ہوتا ہے، تو پوری قدر کو بفر میں کاپی کر دیا جاتا ہے، لیکن یہ درست طریقے سے جانچے بغیر کہ آیا یہ مختص کردہ میموری ایریا کی حد سے تجاوز کرتا ہے۔
ماخذ: opennet.ru