|
Vous faites probablement référence à OpenCV, la populaire bibliothèque de vision par ordinateur open source. Cependant, "p cv2f" n'est pas la désignation standard d'une version. Supposons que vous posez des questions sur OpenCV 4.9.0, qui est la dernière version stable en date du 26 octobre 2023. Gardez à l'esprit que les fonctionnalités peuvent changer avec les mises à jour, alors référez-vous toujours à la documentation officielle pour obtenir les informations les plus précises.
Voici les principales fonctionnalités et points forts d'OpenCV 4.9.0 :
Améliorations principales et nouvelles fonctionnalités :
* Améliorations de la G-API (API Graph) :
* Optimisations significatives des performances et corrections de bugs.
* Prise en charge améliorée de différents backends matériels, y compris les GPU Intel.
* Fonctionnalités étendues pour la manipulation et l'optimisation des graphiques. Cette API vise à fournir un moyen plus flexible et efficace de décrire et d’exécuter des algorithmes de vision par ordinateur.
* Mises à jour du module DNN (Deep Neural Network) :
* Améliorations de la prise en charge d'ONNX (Open Neural Network Exchange) : Meilleure compatibilité avec une gamme plus large de modèles ONNX. ONNX est une norme cruciale pour l'échange de modèles.
* Prise en charge des nouveaux opérateurs : Capacités étendues pour exécuter des réseaux neuronaux plus complexes.
* Prise en charge de la quantification : Améliorations des techniques de quantification pour une inférence plus rapide et plus efficace sur les appareils à faible consommation. La quantification réduit la taille du modèle et les exigences de calcul.
* Améliorations de l'accélération GPU : Optimisations pour exécuter des modèles DNN sur des GPU.
* Améliorations du module imgcodecs :
* Prise en charge AVIF : Prise en charge améliorée des images AVIF, y compris l'analyse et l'encodage. AVIF est un format d'image moderne qui offre une meilleure efficacité de compression que JPEG.
* Prise en charge expérimentale de JPEG XL : Prise en charge expérimentale initiale du format d'image JPEG XL. JPEG XL promet une compression encore meilleure que AVIF.
* Améliorations des performances pour d'autres formats d'image : Chargement et enregistrement plus rapides des formats d'image courants tels que PNG et JPEG.
* Améliorations du module Aruco :
* Amélioration de la précision et de la robustesse de la détection des marqueurs et de l'estimation de la pose.
* Prise en charge de plus de types de marqueurs et de dictionnaires.
* Implémentations et optimisations de nouveaux algorithmes :
* Divers algorithmes ont été optimisés pour la vitesse et l'efficacité.
* Nouveaux algorithmes ajoutés dans divers domaines de la vision par ordinateur. Consultez les notes de version pour plus de détails.
* Améliorations du système de build (CMake) :
* Prise en charge améliorée de différents compilateurs et plates-formes.
* Options de configuration plus flexibles.
* Mises à jour des liaisons Python :
* API Python améliorée avec une meilleure prise en charge des tableaux NumPy et d'autres structures de données.
* Plus d'exemples et de tutoriels Python.
Thèmes clés dans les versions récentes d'OpenCV (y compris 4.9.0) :
* Optimisation des performances : L'objectif principal est de rendre les algorithmes OpenCV plus rapides, en particulier sur le matériel moderne comme les GPU et les CPU avec instructions SIMD.
* Intégration du Deep Learning : L'apprentissage profond joue un rôle de plus en plus important dans la vision par ordinateur, et OpenCV continue d'améliorer son module DNN pour faciliter l'utilisation des modèles d'apprentissage profond.
* Accélération matérielle : OpenCV profite des technologies d'accélération matérielle telles que CUDA (GPU NVIDIA) et OpenCL pour accélérer les calculs.
* Prise en charge des formats d'image modernes : La bibliothèque ajoute la prise en charge de formats d'image plus récents tels que AVIF et JPEG XL qui offrent une meilleure compression et une meilleure qualité d'image.
* Améliorations de la convivialité et de l'API : Des efforts sont faits pour améliorer l'API et rendre OpenCV plus facile à utiliser pour les développeurs débutants et expérimentés.
Comment obtenir les informations les plus précises :
1. Documentation officielle d'OpenCV : La documentation officielle d'OpenCV est la source la plus fiable. Consultez le journal des modifications et les notes de version pour la version spécifique qui vous intéresse :[https://opencv.org/](https://opencv.org/)
2. Dépôt GitHub : Le code source d'OpenCV est disponible sur GitHub. Vous pouvez parcourir l'historique des validations et les requêtes d'extraction pour voir les dernières modifications :[https://github.com/opencv/opencv](https://github.com/opencv/opencv)
En résumé, OpenCV 4.9.0 poursuit la tendance à l'amélioration des performances, à l'intégration de capacités d'apprentissage en profondeur, à la prise en charge des formats d'image modernes et à la simplification de l'utilisation de la bibliothèque. Reportez-vous à la documentation officielle pour une liste complète des fonctionnalités et des corrections de bugs.
|
