时隔三年半,OpenCV 4.0正式发布
极客时间编辑部
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2015 年 6 月,OpenCV 3.0 发布。时隔三年半,近日,OpenCV 4.0 终于发布。至此,OpenCV 已经走过了近 18 个年头。
据了解,OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说,它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库,并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。
OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具,因此,开发者根本不需要了解各个模型的原理,就能构建视觉任务。
据悉,它使用了 BSD 许可证,因此对研究和商业用途都是免费的。它具备 C++、Python 和 Java 接口,支持 Windows、Linux、Mac OS、iOS 和安卓系统。旨在提高计算效率,专注于实时应用。
此外,在 OpenCL 的加持下,OpenCV 可以利用底层异构计算平台的硬件加速。它的 GitHub 页面中有一个 open_model_zoo 资源库,包含了大量的计算机视觉预训练模型,有助于加速开发和产品部署过程。
可以说,OpenCV 是 CV 领域开发者与研究者的必备工具包,Mask-RCNN 等很多开源项目都依赖于这个工具包。现在距离 3.0 版本的发布已经过去三年多,随着 4.0 版本的发布,它进一步完善了核心接口,并添加了二维码检测器、ONNX 转换格式等新特点。
总体来看,本次的重要更新包括以下内容:
它现在是一个 C++11 库,要求 C++11 兼容的编译器,所需要的 CMake 至少是 3.5.1 版本。
移除了 OpenCV 1.x 中的大量 C API。
Core 模块中的 Persistence(用于存储和加载 XML、YAML 或 JSON 格式的结构化数据)可以完全使用 C++
来重新实现,因此这里的 C API 也被移除了。
添加了新模块 G-API,它可以作为基于图的高效图像处理流程。
dnn 模块包括实验用的 Vulkan 后端,并且支持 ONNX 格式的网络。
实现了流行的 Kinect Fusion 算法,并且为 CPU 和 GPU (OpenCL) 进行了优化。
此外,OpenCV 4.0 的性能也有所提升,图像处理操作的速度提升了 15%-30%。
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