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關于OpenCV4.5.2的淺析

新機器視覺 ? 來源:開源中國社區(qū) ? 作者:開源中國社區(qū) ? 2021-04-09 11:14 ? 次閱讀
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OpenCV 是 Intel 開源計算機視覺庫,它實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。

亮點:

core:增加了對并行后端的支持。特殊的 OpenCV 構建允許選擇并行后端和/或通過插件動態(tài)加載它;

imgproc:增加了 IntelligentScissors 的實現(xiàn)。該功能已集成到 CVAT 注釋工具中,您可以在https://cvat.org 上在線試用;

videoio: 改進的硬件加速視頻解碼/編碼任務。

DNN 模塊:

改進了 TensorFlow 解析錯誤的調(diào)試;

改進了圖層/激活/支持更多模型;

優(yōu)化了 NMS 處理、DetectionOutput;

修復了 Div with constant、MatMul、Reshape;

增加了支持:Mish ONNX 子圖、NormalizeL2 (ONNX)、LeakyReLU (TensorFlow)、TanH (Darknet)、SAM (Darknet)、Exp;

增加了對OpenVINO 2021.3版本的支持。

G-API 模塊:

支持 Python

引入了一個新的 Python 后端 —— 現(xiàn)在 G-API 可以運行用 Python 編寫的自定義內(nèi)核,作為管道的一部分;

擴展了 G-API Python 綁定中的推理支持;

在 G-API 的 Python 綁定中增加了更多的圖形數(shù)據(jù)類型支持;

推理支持:

在 OpenVINO 推理后端中引入了動態(tài)輸入/CNN 重塑功能;

在 OpenVINO 推理后端引入異步執(zhí)行支持,現(xiàn)在推理可以在多個請求中并行運行,以增加流密度/吞吐量;

在 ONNX 推理后端中擴展了 INT64/INT32 支持的數(shù)據(jù)類型,在 OpenVINO 推理后端中擴展了 INT32 支持的數(shù)據(jù)類型;

在 ONNX 后端引入 cv::GFrame / cv::MediaFrame 和恒定支持;

媒體支持:

在繪圖/渲染界面中引入了 cv::GFrame / cv::MediaFrame 支持;

在流媒體模式中引入了多流媒體輸入支持和幀同步策略,以支持立體聲等情況;

增加了 Y 和 UV 操作,以在圖形級別訪問 cv::GFrame 的 NV12 數(shù)據(jù);

如果媒體格式不同,轉(zhuǎn)換是即時完成的;

操作和內(nèi)核:

增加了新操作的性能測試(MorphologyEx、BoundingRect、FitLine、FindContours、KMeans、Kalman、BackgroundSubtractor);

修正了 PlaidML 后臺的 RMat 輸入支持;

為 Fluid AbsDiffCAddWeighted 和 bitwise 操作添加了 ARM NEON 優(yōu)化。
編輯:lyn

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:OpenCV 4.5.2 發(fā)布

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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