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OpenCV 4.4 发布!SIFT移到主库,新增YOLOv4 和 Effic

2020 夏季版如约而至,收录了不少State-of-the-art 和经典,我们一起来看看吧!
 
历史性重大更新!
SIFT算法因专利到期,成为公有技术,其OpenCV实现被移到主仓库。

 

新增特性:
1. 支持 YOLOv4!

 

 
OpenCV一直对较为实用的YOLO系列算法情有独钟。
 
2. ONNX增加支持Resnet_backbone 

 

 
3. 支持谷歌目标检测算法 EfficientDet 
 

 

State-of-the-art 当然要支持!
 
4. 新增例程基于CRNN的文本识别,来自论文 An End-to-End Trainable Neural Network for Image-Based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition,PAMI2017。
C++版本:samples/dnn/text_detection.cpp
Python 版本:samples/dnn/text_detection.py

 

 
CRNN是个好算法!——OpenCV官方认证
 
5. 新增光流算法 FlowNet2 demo:
samples/dnn/optical_flow.py
(CVPR 2017)

 

 
又好又快,有谁不爱呢~
 
6. 英特尔推理引擎支持:
增加对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4 支持(对英特尔硬件的推理支持更好了)

 

 
既然OpenCV是Intel家的,自家产品的优化当然是首先要安排的。
 
7. 大量针对 CUDA的支持和优化。

 

 
使用CUDA的DNN模块,在NVIDIA GPU上速度也可以愉快飞起了。
 
8. opencv_contrib 新增低照度图像增强算法BIMEF
(来自北大的论文 A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement ,IEEE Transactions on Cybernetics 2017)

 

 
低照度图像增强是目前的一个研究热点。
 
9. 著名的图像二值化算法 Otsu(大津法) 支持 CV_16UC1 图像类型了
(之前只支持CV_8UC1 ),在可用的情况下分割精度想必会更较精确。

 

 
学习过图像处理的人一定用过Otsu,鲁棒性极好的传统算法典范。
 
10. 新增文本检测算法 Stroke Width Transform algorithm 
(来自微软的论文 Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform,CVPR 2010)。
 

 

传统文本检测算法的经典之作。
 
11. OpenCV的 G-API 模块新增面向视频的操作:goodFeaturesToTrack, buildOpticalFlowPyramid, calcOpicalFlowPyrLK。
新增图像处理Kernel:Laplacian 和 bilateral 滤波。
 
G-API 模块是旨在使用构建图的方式提高算法在各种硬件优化水平的模块。
 
另外,本次版本更新还释放一个重大信号,OpenCV计划在下一版本中将授权协议由BSD 2 迁移到 Apache 2,这将消除将OpenCV用于商业产品时可能面临的专利风险,对开发者更友好!
 
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