Aquí están las características clave y los aspectos más destacados de OpenCV 4.9.0:
Mejoras básicas y nuevas características:
* G-API (API gráfica) mejoras:
* Optimizaciones de rendimiento significativas y correcciones de errores.
* Soporte mejorado para diferentes backends de hardware, incluidas las GPU de Intel.
* Características extendidas para la manipulación y optimización de gráficos. Esta API tiene como objetivo proporcionar una forma más flexible y eficiente de describir y ejecutar algoritmos de visión por computadora.
* dnn (red neuronal profunda) actualizaciones del módulo:
* ONNX (Intercambio de red neuronal abierto) Mejoras de soporte: Mejor compatibilidad con una gama más amplia de modelos ONNX. ONNX es un estándar crucial para el intercambio del modelo.
* Soporte para nuevos operadores: Capacidades ampliadas para ejecutar redes neuronales más complejas.
* Soporte de cuantización: Mejoras en las técnicas de cuantización para una inferencia más rápida y eficiente en dispositivos de baja potencia. La cuantización reduce el tamaño del modelo y los requisitos computacionales.
* Mejoras de aceleración de GPU: Optimizaciones para ejecutar modelos DNN en GPU.
* Mejoras del módulo IMGCODECS:
* Soporte AVIF: Soporte mejorado para imágenes AVIF, incluido el análisis y la codificación. AVIF es un formato de imagen moderno que ofrece una mejor eficiencia de compresión que JPEG.
* JPEG XL Soporte experimental: Soporte experimental inicial para el formato de imagen JPEG XL. JPEG XL promete una compresión aún mejor que AVIF.
* Mejoras de rendimiento para otros formatos de imagen: Carga y ahorro más rápidos de formatos de imagen comunes como PNG y JPEG.
* Mejoras del módulo ARUCO:
* Precisión mejorada y robustez en la detección de marcadores y la estimación de pose.
* Soporte para más tipos de marcadores y diccionarios.
* nuevas implementaciones y optimizaciones de algoritmo:
* Varios algoritmos se han optimizado para la velocidad y la eficiencia.
* Nuevos algoritmos agregados en varias áreas de visión por computadora. Verifique las notas de la versión para conocer los detalles.
* mejoras del sistema de construcción (cmake):
* Soporte mejorado para diferentes compiladores y plataformas.
* Opciones de configuración más flexibles.
* actualizaciones de enlaces de python:
* API de Python mejorada con un mejor soporte para matrices numpy y otras estructuras de datos.
* Más ejemplos y tutoriales de Python.
Temas clave en las versiones recientes de OpenCV (incluyendo 4.9.0):
* Optimización de rendimiento: Un enfoque importante es hacer que los algoritmos de OpenCV se ejecuten más rápido, especialmente en hardware moderno como GPU y CPU con instrucciones SIMD.
* Integración de aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo está desempeñando un papel cada vez más importante en la visión por computadora, y OpenCV continúa mejorando su módulo DNN para facilitar el uso de modelos de aprendizaje profundo.
* Aceleración de hardware: OpenCV está aprovechando las tecnologías de aceleración de hardware como CUDA (NVIDIA GPU) y OpenCL para acelerar los cálculos.
* Soporte de formato de imagen moderno: La biblioteca está agregando soporte para formatos de imagen más nuevos como AVIF y JPEG XL que ofrecen una mejor calidad de compresión y imagen.
* Mejoras de usabilidad y API: Se hacen esfuerzos para mejorar la API y hacer que OpenCV sea más fácil de usar tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados.
Cómo obtener la información más precisa:
1. Documentación oficial de OpenCV: La documentación oficial de OpenCV es la fuente más autorizada. Consulte las notas de ChangeLog y la versión de la versión específica que le interese:[https://opencv.org/font>(https://opencv.org/)
2. Repositorio de GitHub: El código fuente de OpenCV está disponible en GitHub. Puede explorar el historial de confirmación y extraer solicitudes para ver los últimos cambios:[https://github.com/opencv/opencvfont>(https://github.com/opencv/opencv)
En resumen, OpenCV 4.9.0 continúa la tendencia de mejorar el rendimiento, integrar las capacidades de aprendizaje profundo, apoyar los formatos de imagen modernos y hacer que la biblioteca sea más fácil de usar. Consulte la documentación oficial para obtener una lista completa de características y correcciones de errores.