OpenCV 4.5.3 发布，Intel 开源的计算机视觉库

内容简介：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。OpenCV 4.5.3 版本的更新内容如下： highgui：增加了对 UI 后端的支持，特殊的 OpenCV 构建允许选择 UI 后端和/或通过插件动...

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。OpenCV 4.5.3 版本的更新内容如下：

highgui：增加了对 UI 后端的支持，特殊的 OpenCV 构建允许选择 UI 后端和/或通过插件动态加载它；

videoio：通过 FFmpeg 后端支持 UMat/OpenCL 硬件加速的视频解码/编码；

video：DaSiamRPN 追踪器以 OpenCV 算法实现；

DNN 模块：

• 改进了层/激活/支持更多的模型：
  • 优化：在 CUDA 后端支持 MatMul；
  • 修复：BatchNorm 重新初始化；
• 英特尔推理引擎后端：
  • 增加了对 OpenVINO 2021.4 LTS 版本的支持；
  • 在 IE clDNN 插件中启用了 OpenCL 内核缓存；

G-API 模块：

• Python 支持：
  • 引入了一个新的 Python 操作 API：现在 G-API 可以直接用 Python 中的新 graph 操作来扩展；
  • 用更多的 G-API 配置选项扩展了 Python 绑定：为管道指定任意数量的 NN 模型，graph 编译参数；
  • 在 Python 绑定中公开了更多 G-API 操作： parseSSD、 parseYolo、 copy、 timestamp、 seq_id；
• Inference 支持：
  • 在 OpenVINO 推理后端增加了 FP16 数据类型处理；
  • 在 OpenVINO 推理后端引入了带有 remote context 的推理，还扩展了 cv::MediaFrame 数据结构，以便在可能的情况下携带关于远程内存的额外信息；
• 操作：
  • 增加了转置操作；
  • 修正了 parseSSD 操作中可能存在的模糊的过载问题；
• 演示：
  • 引入了一个 MTCNN 对象检测演示，该演示强调了如何将深度学习与 G-API 中非简单的用户自定义预处理和后处理相结合；
• 其他变化：
  • 增加了一个新的 graph 编译选项来指定 Streaming 模式下的内部队列容量——这个选项可以用来微调执行行为，从面向吞吐量（默认）到面向延迟的模式；
  • 在 Streaming 执行器中添加了 ITT 工具——现在，管道执行的不同部分可以在英特尔® VTune Profiler 中得到突出显示；
  • 修正了向 graph 传递空数据输入的问题；

更多详情可查看：https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version453

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

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