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OpenCV 3.0发布-我们其余人的计算机视觉

开放式简历已成为日常计算机视觉的主力军。是的,事情已经到了关键时刻,对于非AI专家的程序员来说,计算机视觉可能是一项非常普通的任务。因此,Open CV 3.0的发布是一个重要事件。

如果要在应用程序中包括计算机视觉算法,边缘发现,面部检测,对象跟踪等,那么您可以从头开始,阅读有关该主题的所有书籍和论文,并实现自己的“标准”算法版本。或者,您可以简单地下载开源Open CV。一旦它因难于使用和文档不足而享有盛誉,但它在最近变得更好了,刚刚宣布的3.0版甚至更加强大。

它具有2500多种算法,可在项目中使用。可以在C ++,C,Java,Python和此版本的Matlab中使用它。它可以在Windows,Android和Mac OS上运行。如果有MMX和SSE,它将自动利用矢量化硬件操作的优势。ARM硬件支持也得到了改进:

还有一个新的OpenCV HAL层,它将简化对NEON优化的代码的创建,并且应构成开源和专有OpenCV加速器的基础。

GPU也可以借助CUDA和OpenCL加快处理速度,但是这些接口仍在开发中。但是,如果有GPU,可以使用多种自动加速方法:

引入了T-API(透明API),这是使用OpenCL的透明GPU加速层。它不添加任何OpenCL的编译时或运行时依赖项。当OpenCL可用时,将对其进行检测和使用,但可以在编译时或运行时将其禁用。它涵盖约100个OpenCV功能。这项工作是通过合同完成的,并得到了AMD和Intel公司的大力支持。

看来,我们不仅应向AMD和Intel欠很多新功能,而且还应通过Summer of Code欠Google。所以现在您知道所有这些实习生都在做什么:

文本检测许多计算摄影算法(HDR,修复,边缘感知滤镜,超像素等)跟踪和光流算法新功能,包括线描述符,KAZE / AKAZE常规使用优化(爬坡,线性编程)极大地提高了对Python的支持,包括Python 3.0支持,许多有关如何在Python中使用OpenCV的新教程和示例。2d形状匹配模块和3d表面匹配模块RGB-D模块基于VTK的3D可视化模块

在一般的开源社区中,我们还有:

生物启发的视觉模块DAISY功能,LATCH描述符,改进的Briefimage注册模块

许多功能和API中也有许多加速和清除操作。已经实施了许多新测试,从而使新库更健壮,更适合推向4.0版。

Open CV项目确实是开源在困难领域推动进步的一个例子。没有它,我们将不得不使用带有明显专有算法的封闭源代码库,而这些算法却几乎不了解它们是如何工作的。Open CV负责机器人,计算摄影,医学图像处理等方面的许多进步-您甚至可以在Raspberry Pi项目中使用它。

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