OpenCV 4.5.2 發(fā)布
來源：OSCHINA
OpenCV 是 Intel 開源計算機視覺庫，它實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
亮點：
core：增加了對并行后端的支持。特殊的 OpenCV 構建允許選擇并行后端和/或通過插件動態(tài)加載它；
imgproc：增加了 IntelligentScissors 的實現(xiàn)。該功能已集成到 CVAT 注釋工具中，您可以在https://cvat.org 上在線試用；
videoio: 改進的硬件加速視頻解碼/編碼任務。
DNN 模塊：
改進了 TensorFlow 解析錯誤的調(diào)試；
改進了圖層/激活/支持更多模型；
優(yōu)化了 NMS 處理、DetectionOutput；
修復了 Div with constant、MatMul、Reshape；
增加了支持：Mish ONNX 子圖、NormalizeL2 (ONNX)、LeakyReLU (TensorFlow)、TanH (Darknet)、SAM (Darknet)、Exp；
增加了對OpenVINO 2021.3版本的支持。
G-API 模塊：
支持 Python：
引入了一個新的 Python 后端 —— 現(xiàn)在 G-API 可以運行用 Python 編寫的自定義內(nèi)核，作為管道的一部分；
擴展了 G-API Python 綁定中的推理支持；
在 G-API 的 Python 綁定中增加了更多的圖形數(shù)據(jù)類型支持；
推理支持：
在 OpenVINO 推理后端中引入了動態(tài)輸入/CNN 重塑功能；
在 OpenVINO 推理后端引入異步執(zhí)行支持，現(xiàn)在推理可以在多個請求中并行運行，以增加流密度/吞吐量；
在 ONNX 推理后端中擴展了 INT64/INT32 支持的數(shù)據(jù)類型，在 OpenVINO 推理后端中擴展了 INT32 支持的數(shù)據(jù)類型；
在 ONNX 后端引入 cv::GFrame / cv::MediaFrame 和恒定支持；
媒體支持：
在繪圖/渲染界面中引入了 cv::GFrame / cv::MediaFrame 支持；
在流媒體模式中引入了多流媒體輸入支持和幀同步策略，以支持立體聲等情況；
增加了 Y 和 UV 操作，以在圖形級別訪問 cv::GFrame 的 NV12 數(shù)據(jù)；
如果媒體格式不同，轉換是即時完成的；
操作和內(nèi)核：
增加了新操作的性能測試（MorphologyEx、BoundingRect、FitLine、FindContours、KMeans、Kalman、BackgroundSubtractor）；
修正了 PlaidML 后臺的 RMat 輸入支持；
為 Fluid AbsDiffC、AddWeighted 和 bitwise 操作添加了 ARM NEON 優(yōu)化。
更多詳情可查看：https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version452
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