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关于OpenCV4.5.2的浅析

新机器视觉 来源:开源中国社区 作者:开源中国社区 2021-04-09 11:14 次阅读

OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法

亮点:

core:增加了对并行后端的支持。特殊的 OpenCV 构建允许选择并行后端和/或通过插件动态加载它;

imgproc:增加了 IntelligentScissors 的实现。该功能已集成到 CVAT 注释工具中,您可以在https://cvat.org 上在线试用;

videoio: 改进的硬件加速视频解码/编码任务。

DNN 模块:

改进了 TensorFlow 解析错误的调试;

改进了图层/激活/支持更多模型;

优化了 NMS 处理、DetectionOutput;

修复了 Div with constant、MatMul、Reshape;

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

增加了对OpenVINO 2021.3版本的支持。

G-API 模块:

支持 Python

引入了一个新的 Python 后端 —— 现在 G-API 可以运行用 Python 编写的自定义内核,作为管道的一部分;

扩展了 G-API Python 绑定中的推理支持;

在 G-API 的 Python 绑定中增加了更多的图形数据类型支持;

推理支持:

在 OpenVINO 推理后端中引入了动态输入/CNN 重塑功能;

在 OpenVINO 推理后端引入异步执行支持,现在推理可以在多个请求中并行运行,以增加流密度/吞吐量;

在 ONNX 推理后端中扩展了 INT64/INT32 支持的数据类型,在 OpenVINO 推理后端中扩展了 INT32 支持的数据类型;

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

媒体支持:

在绘图/渲染界面中引入了 cv::GFrame / cv::MediaFrame 支持;

在流媒体模式中引入了多流媒体输入支持和帧同步策略,以支持立体声等情况;

增加了 Y 和 UV 操作,以在图形级别访问 cv::GFrame 的 NV12 数据;

如果媒体格式不同,转换是即时完成的;

操作和内核:

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

修正了 PlaidML 后台的 RMat 输入支持;

为 Fluid AbsDiffCAddWeighted 和 bitwise 操作添加了 ARM NEON 优化。
编辑:lyn

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原文标题:OpenCV 4.5.2 发布

文章出处:【微信号:vision263com,微信公众号:新机器视觉】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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