Ukukhutshwa kwethala leencwadi lombono wekhompyutha i-OpenCV 4.2

yathatha indawo релиз свободной библиотеки Vula iCV 4.2 (Open Source Computer Vision Library), предоставляющей средства для обработки и анализа содержимого изображений. OpenCV предоставляет более 2500 алгоритмов, как классических, так и отражающих последние достижения в области компьютерного зрения и систем машинного обучения. Код библиотеки написан на языке С++ и isasazwa ngu под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

Ithala leencwadi lingasetyenziselwa ukuqaphela izinto kwiifoto kunye neevidiyo (umzekelo, ukuqatshelwa kobuso kunye namanani abantu, umbhalo, njl.), ukulandelela intshukumo yezinto kunye neekhamera, ukuhlelwa kweentshukumo kwividiyo, ukuguqula imifanekiso, ukukhupha iimodeli ze-3D, ukuvelisa indawo ye-3D evela kwimifanekiso esuka kwiikhamera ze-stereo, ukudala imifanekiso ekumgangatho ophezulu ngokudibanisa imifanekiso ephantsi, ukukhangela izinto ezikumfanekiso ezifana nesethi yezinto eziveziweyo, ukusebenzisa iindlela zokufunda umatshini, ukubeka iimpawu, ukuchonga izinto eziqhelekileyo kwizinto ezahlukeneyo. imifanekiso, isusa ngokuzenzekelayo iziphene ezifana neliso elibomvu .

В entsha ukukhulula:

• В модуль DNN (Deep Neural Network) с реализацией алгоритмов машинного обучения на основе нейронных сетей добавлен бэкенд для использования CUDA и реализована экспериментальная поддержка API nGraph OpenVINO;
• С использованием SIMD-инструкций проведена оптимизация производительности кода для стереовывода (StereoBM/StereoSGBM), изменения размера, наложения маски, поворота, расчёта недостающих компонентов цвета и многих других операций;
• Добавлена многопоточная реализация функции pyrDown;
• Добавлена возможность извлечения видеопотоков из медиаконтейнеров (demuxing) при помощи бэкенда videoio на базе FFmpeg;
• Добавлен алгоритм для быстрой частотно-селективной реконструкции повреждённых изображений FSR (Frequency Selective Reconstruction);
• Indlela eyongeziweyo URic для интерполяции типовых незаполненных областей;
• Добавлен метод нормализации отклонений Logos;
• В модуле G-API (opencv_gapi), выполняющем функции движка для эффективной обработки изображений с использованием алгоритмов на основе графов, реализована поддержка более сложных гибридных алгоритмов компьютерного зрения и глубинного машинного обучения. Обеспечена поддержка бэкенда Intel Inference Engine. В модель выполнения добавлена поддержка обработки видеопотоков;
• Iphelisiwe ubuthathaka (I-CVE-2019-5063, I-CVE-2019-5064), которые потенциально могут привести к выполнению кода атакующего при обработке непроверенных данных в форматах XML, YAML и JSON. Если в процессе разбора JSON встретился символ с нулевым кодом, значение целиком копируется в буфер, но без должной проверки выхода за границы выделенной области памяти.

umthombo: opennet.ru