OpenCV 4.0 内测版来了!

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查看50940 | 回复0 | 2024-3-15 10:11:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
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前戏

各位CVers,OpenCV 4.0内测版(Alpha)来了!

也许你是从OpenCV2.4.x系列入门,还是从OpenCV3.x系列入门,对OpenCV一定会留下一个印象:卧槽,太强大了吧!

Follow OpenCV很久了,特别是对于OpenCV 4.0的期待感!很多人可能还在用OpenCV2.4.9, OpenCV2.4.13或者OpenCV3.1, OpenCV3.2,还有很多人没有尝试过OpenCV3.3。

没关系,不要担心OpenCV各个版本兼容问题,OpenCV每次更新,除了修复Bug外,就是添加新算法和优化了。不像TensorFlow、PyTorch等,可能还要重新改代码。

为什么要强力推荐OpenCV4.0?

不仅因为添加了很多新算法(如GMS、EAST、CSR-DCT),而且越来越强大的DNN module让人血脉喷张!

一幅图像,让你了解一下OpenCV集成了多少种目标检测算法:



比如:利用OpenCV玩转YOLOv3

OpenCV 4.0 Alpha

前戏太长,下面说重点!

OpenCV4.0 Alpha正式发布!为什么说是Alpha,也就是内测版呢?

因为OpenCV4.0 正式版因为版本稳定性问题,未能如期发布,这不为了安抚大家,release OpenCV 4.0让各位CVer 尝尝鲜。

来看看OpenCV 4.0 Alpha有哪些新 feature!

首先,4.0 alpha包括3.4分支的所有最新改进,优化和 Bug修复。尤其是:



    ONNX解析器已添加到OpenCV DNN模块中。它支持各种分类网络,如AlexNet,Inception v2,Resnet,VGG等。还支持 tiny YOLO v2对象检测网络。

    其他一些显著的DNN改进:


      Mask RCNN 支持和示例

      Faster R-CNN:使用Intel Inference Engine(英特尔OpenVINO的一部分)加速

      基于OpenCL backend的几个稳定性改进。

    快速QR码检测器(detector)(Core i5 desktop的~80FPS @ 640x480分辨率)。官方计划在OpenCV 4.0正式版中添加QR码解码器(decoder),以便有一个完整的解决方案。

    通过所谓的“wide universal intrinsics”不断扩展SSE4,AVX2和NEON优化内核集。


此外,OpenCV 4.0 alpha包含一些独有的功能,例如:


    OpenCV现在是基于C ++ 11库,它需要符合C ++ 11标准的编译器。因此,默认情况下可以使用一些很好的功能,例如parallel_for和lambda函数,方便迭代cv :: Mat,初始化cv :: Mat,通过列出它的元素等。

    标准的std :: string和std :: shared_ptr取代了手工制作的cv :: String和cv :: Ptr。我们的parallel_for现在可以使用std :: threads pool 作为后端。

    OpenCV 1.x的旧版C API(使用CvMat,IplImage等)被部分排除在外;cleanup 应该主要由OpenCV 4.0 正式版完成。

    添加了基本的FP(float point)16支持(添加了新的CV_16F类型)。

    CPU和GPU加速的KinFu实时三维密集重建算法已包含在opencv_contrib中。

    HPX parallel backend(感谢Jakub Golinowski)

    新的chessboard detector(棋盘探测器)(感谢Alexander Duda)


总的来说,OpenCV 4.0 alpha版本包括85个补丁,包括来自3.4分支的28个大规模合并请求。

请注意,尽管OpenCV 4.0内测版本应该非常稳定,但在最终4.0版本之前,OpenCV API和实现方面的一些变化尚未完成。

预告:OpenCV玩转Mask R-CNN

看完上面对OpenCV 4.0内测版的介绍,是不是很激动,是不是要快速上手尝试呀!

别着急,Amusi给大家划一下重点,并介绍个重磅消息。

重点如下:



    OpenCV更快了(利用C++ 11特性)

    OpenCV更强大了(融入更多算法)

    OpenCV更深了(DNN module威武)


其实一周前,Amusi 就已经上手玩了一下OpenCV中的Mask R-CNN。代码+预训练模型,Amusi都已经拿到,亲测效果不错。如下图所示:





是不是很强大!分类、目标检测、语义分割已经不能满足OpenCV了,这边实例分割Mask R-CNN都集成了,而且效果还很棒!

因为时间问题,之后会陆续更新OpenCV相关文章,如OpenCV玩转Mask R-CNN,还请大家继续关注CVer,敬请期待!

注:OpenCV 4.0正式版将于2018年10月底强势发布,希望不要跳票哦!

参考:

https://opencv.org/opencv-4-0-0-alpha.html

https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog#version400

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