Выпуск библиотеки компьютерного зрения OpenCV 4.2

Добавить ссылки
Материал из Викиновостей, свободного источника новостей

4 января 2020 года

Состоялся (Архивная копия от 23 октября 2020 на Wayback Machine) релиз свободной библиотеки OpenCV 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 распространяется под лицензией BSD. Биндинги подготовлены для различных языков программирования, включая Python, MATLAB и Java.

Библиотека может применяться для распознавания объектов на фотографиях и видео (например, распознавание лиц и фигур людей, текста и т.п.), отслеживания движения объектов и камеры, классификации действий на видео, преобразования изображений, извлечения 3D-моделей, формирования 3D-пространства из изображения от стереокамер, создания высококачественных изображений через объединение изображений более низкого качества, поиска на изображении объектов, похожих на представленный набор элементов, применения методов машинного обучения, расстановки маркеров, выявления общих элементов на разных изображениях, автоматического устранения дефектов, таких как эффект красных глаз.

В новом выпуске:

  • 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);
  • Добавлен метод RIC 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;
  • Устранены уязвимости ( CVE-2019-5063, 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.

Источники[править]


Creative Commons
Creative Commons
Эта статья содержит материалы из статьи «Выпуск библиотеки компьютерного зрения OpenCV 4.2», опубликованной OpenNET и распространяющейся на условиях лицензии Creative Commons Attribution (CC BY) — указание автора, источник и лицензию.
Эта статья загружена автоматически ботом NewsBots в архив и ещё не проверялась редакторами Викиновостей.
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.

Комментарии[править]

Викиновости и Wikimedia Foundation не несут ответственности за любые материалы и точки зрения, находящиеся на странице и в разделе комментариев.



Источник — https://ru.wikinews.org/w/index.php?title=Выпуск_библиотеки_компьютерного_зрения_OpenCV_4.2&oldid=16685166