OpenCV 4.0

Nov 20, 2018

획기적인 3.0 버전의 출시 후 3년. 안정된 첫 번째 4.x 버전을 소개하게 되어 영광입니다.

현재 OpenCV 는 C++11 라이브러리이며, C++11-compliant 컴파일러를 요구합니다. CMake의 최소 요구 사양은 3.5.1 입니다.
OpenCV 1.x 에서 사용된 상당수의 C API는 삭제되었습니다.
Persistence (storing and loading structured data to/from XML, YAML or JSON) in the core module has been completely reimplemented in C++ and lost the C API as well.
새로운 모듈, G-API 가 추가되었습니다. G-API는 효과적인 그래픽 기반 이미지 프로세싱 파이프라인을 위한 엔진으로서 작용합니다.
dnn 모듈이 OpenVINO ™ 툴킷 R4의 Deep Learning Deployment Toolkit으로 업데이트되었습니다.
dnn 모듈은 실험적인 Vulkan backend 를 포함하며 ONNX 포맷의 네트워크를 지원합니다.
Kinect Fusion algorithm 이 구현되었으며 CPU와 GPU의 최적화가 이루어졌습니다.(OpenCL)
QR 코드 디텍터와 디코더가 objdetect 모듈에 추가되었습니다.
효과적이고 높은 품질의 DIS dense optical flow algorithm 이 opencv_contrib 에서 videomodule 로 이동되었습니다.
더 많은 정보는 이전 공지에서 찾아보실 수 있습니다: 4.0-alpha, 4.0-beta, 4.0-rc and in the changelog

Branch 3.4 will be switched to maintanence mode: only bugfixes and light features will be accepted. BTW, release 3.4.4 is ready too!

For those who have not took part in the OpenCV 2018 survey yet, feel free to share your thoughts.

OpenVINO logo

OpenVINO™ toolkit components were updated to the R4 baseline:

The Deep Learning Deployment Toolkit changes:
- A low precision, 8-bit integer (Int8) inference is a preview feature for Intel CPUs to achieve optimized runs.
- TensorFlow*, MXNet*, and ONNX* operations have enhanced support.
- Popular TensorFlow topologies such as the region-based fully convolutional network (R-FCN), Yolo version 3, and OpenPose.
- Try it now: https://github.com/opencv/dldt
Open Model Zoo changes:
- Added three pretrained models to build compelling features in vision applications: facial landmarks, human pose estimation, and image super resolution.
- Added new demo applications: human_pose_estimation_demo, object_detection_demo_yolov3_async, pedestrian_tracker_demo, super_resolution_demo.
- Added Accuracy Checker tool that allows you to infer deep learning models and collect cumulative accuracy metrics against datasets.
- Model downloader configuration file is extended to support the following public models: ResNet-50, ResNet-101, ResNet-152, GoogleNet v3.
- Try it now: https://github.com/opencv/open_model_zoo

가늘고길게