OpenCV 4.2 kompyuter ko'rish kutubxonasining chiqarilishi

bo'lib o'tdi kutubxonani bepul chiqarish OpenCV 4.2 (Ochiq manbali kompyuter ko'rish kutubxonasi), bu tasvir tarkibini qayta ishlash va tahlil qilish vositalarini taqdim etadi. OpenCV 2500 dan ortiq algoritmlarni taqdim etadi, ular ham klassik, ham kompyuterni ko'rish va mashinani o'rganish tizimlarining so'nggi yutuqlarini aks ettiradi. Kutubxona kodi C++ tilida yozilgan va tarqaladi BSD litsenziyasi ostida. Bog'lanishlar turli xil dasturlash tillari, jumladan Python, MATLAB va Java uchun tayyorlanadi.

Kutubxonadan fotosuratlar va videolardagi ob'ektlarni tanib olish (masalan, odamlarning yuzlari va figuralari, matn va boshqalarni aniqlash), ob'ektlar va kameralar harakatini kuzatish, videodagi harakatlarni tasniflash, tasvirlarni o'zgartirish, 3D modellarni olish, stereokameralardan olingan tasvirlardan 3D makon yaratish, past sifatli tasvirlarni birlashtirib yuqori sifatli tasvirlar yaratish, tasvirda taqdim etilgan elementlar toʻplamiga oʻxshash obʼyektlarni qidirish, mashinani oʻrganish usullarini qoʻllash, markerlarni joylashtirish, turli xildagi umumiy elementlarni aniqlash. tasvirlar, qizil ko'z kabi nuqsonlarni avtomatik ravishda yo'q qiladi.

В yangi ozod qilish:

• Neyron tarmoqlarga asoslangan mashinani o'rganish algoritmlarini amalga oshirish va eksperimental API qo'llab-quvvatlashi bilan DNN (Deep Neural Network) moduliga CUDA-dan foydalanish uchun backend qo'shildi. nGraph OpenVINO;
• SIMD ko'rsatmalaridan foydalanib, kod ishlashi stereo chiqish (StereoBM/StereoSGBM), o'lchamini o'zgartirish, maskalash, aylantirish, etishmayotgan rang komponentlarini hisoblash va boshqa ko'plab operatsiyalar uchun optimallashtirildi;
• Funktsiyaning ko'p oqimli amalga oshirilishi qo'shildi pyrDown;
• FFmpeg asosidagi videoio backend yordamida media-konteynerlardan video oqimlarni chiqarish (demuxing) imkoniyati qo'shildi;
• Zararlangan tasvirlarni tez chastotali tanlab rekonstruksiya qilish algoritmi qoʻshildi FSR (Chastotani tanlab qayta qurish);
• Qo'shilgan usul RIC tipik to'ldirilmagan maydonlarni interpolyatsiya qilish uchun;
• Qo'shilgan og'ishlarni normallashtirish usuli 'oyasi;
• Grafikga asoslangan algoritmlardan foydalangan holda tasvirni samarali qayta ishlash uchun vosita vazifasini bajaradigan G-API moduli (opencv_gapi) murakkabroq gibrid kompyuter ko'rish va chuqur mashina o'rganish algoritmlarini qo'llab-quvvatlaydi. Intel Inference Engine backend uchun yordam taqdim etiladi. Ijro modeliga video oqimlarni qayta ishlash uchun qo'shilgan yordam;
• Yo'q qilingan zaifliklar (CVE-2019-5063, CVE-2019-5064), bu XML, YAML va JSON formatlarida tekshirilmagan ma'lumotlarni qayta ishlashda tajovuzkor kodining bajarilishiga olib kelishi mumkin. Agar JSON-ni tahlil qilish paytida null kodli belgiga duch kelsangiz, butun qiymat buferga ko'chiriladi, lekin u ajratilgan xotira maydoni chegarasidan oshib ketishi yoki yo'qligi to'g'ri tekshirilmasdan.

Manba: opennet.ru