OpenCV 4.7 版本發(fā)布！算法家族又有新成員

一如既往，OpenCV在新年來臨之際，剛剛更新了小版本，來到了4.7版。

除了繼續(xù)對DNN模塊、算法加速優(yōu)化外，算法家族也有了新成員。

下文來自：

https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version470

Highlights of this release:

DNN模塊改進:

• New ONNX layers  增加了新的ONNX layers

• Signinficant performance optimization for convolutions. Winograd algoritm implementation. 對卷積進行了重要的性能優(yōu)化，實現(xiàn)了卷積優(yōu)化算法Winograd 。

• OpenVino 2022.1 support.

• Added CANN backend support #22634. Link to the manual: https://github.com/opencv/opencv/wiki/Huawei-CANN-Backend. CANN 是華為開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速計算架構(gòu)，增加CANN后端支持可以更好支持在華為硬件上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。

• Added batched NMS for multi-class object detection. 增加batched NMS ,用于多類別目標(biāo)檢測。

Algorithms改進與新增:

• ArUco markers and April tags support including ChAruco and diamond boards detection and calibration. AR增強現(xiàn)實庫ArUco的進一步支持，ChAruco and diamond boards 的檢測與校正。

• QR code detection and decoding quality imrovement. Alignment markers support. Benchmark for QR codes: https://github.com/opencv/opencv_benchmarks/tree/develop/python_benchmarks/qr_codes

  QR碼的檢測與校正質(zhì)量改進。性能增強詳見 QR 碼的benchmark。

• Nanotrack v2 tracker based on neural networks.

  新增基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的跟蹤算法Nanotrack v2。
  

• Stackblur algoruthm implementation.

  高斯模糊的高效優(yōu)化算法Stackblur的實現(xiàn)，“StackBlur作為高斯模糊的近似計算，速度在kernel size <= 5的情況下，接近高斯模糊速度，在大kernel size情況下(如kernel size=101)，速度遠(yuǎn)超高斯模糊” 詳見：

  https://zhuanlan.zhihu.com/p/574498840
  

Multimedia 實現(xiàn)優(yōu)化:

• FFmpeg 5.x support.

• CUDA 12.0 support. Hardware accelerated video codecs support on NVIDIA platforms with modern Video Codec SDK (NVCUVID and NVENCODEAPI).支持CUDA 12.0，支持NVIDIA 平臺的硬件加速編碼。

• CV_16UC1 read/write video support with FFmpeg. 支持FFmpeg 用CV_16UC1類型讀寫視頻。

• Orientation meta support on Mac with native media API.

• New iterator-based API for multi-page image formats.

• libSPNG support for PNG format. 支持PNG格式圖像讀寫的libSPNG，安全、易用，且速度更快。

• SIMD acceleration for self-built libJPEG-Turbo 對自建的libJPEG-Turbo 進行了SIMD加速。

• H264/H265 support on Android. Multiple fixes for video decoder, endcoder and camera memory layout. Android上的H264/H265支持。

G-API

• Exposed all core APIs to Python, including stateful kernels. 開發(fā)G-API的Python接口

Optimization:

• New universal intrinsics backend for scalable vector instructions. The first scalable implementation for RISC-V RVV 1.0.  支持 RISC-V 指令集。