【OpenCV】 OpenCV 4.x 追踪

本文介绍了OpenCV 4.x版本的发展历程,包括4.3.0中SIFT算法的商业化开放,4.0版本的正式发布,以及DNN模块与Intel的深度结合,利用OpenVINO进行加速。同时强调了OpenCV在拥抱C++11,移除旧API,增加16-bit float数据类型以及增强DNN支持等方面的重大改进。

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Timelines

2020-04-06 OpenCV 4.3.0

在这里插入图片描述

  • 常规操作,dnn 等各种加速
  • 一代传奇算法 SIFT 专利到期,可以免费商用了

2019-01-04 OpenCV 4.0 dnn module 探秘

依然, OpenCV 的 DNN 模块是和 Intel 深度绑定的。 在深度学习时代, Nvidia GPU 独领风骚, Intel 顺势推出了 OpenVINO™ toolkit, short for Open Visual Inference and Neural network Optimization toolkit, 然后 OpenCV 高度整合进来, 以这个 OpenVINO 作为 backend, 加速 dnn 计算。其中,一些知名的开源网络已经做了预编译, 放在 OpenCV - model zoo 里面, 新的网络可以通过 DLDT:Deep Learning Deployment Toolkit 手动编译。

2018-11-20 OpenCV 4.0 release 正式版发布

和之前公布的特性一致, 只是bug fix到稳定.

在这里插入图片描述

2018-09-23 OpenCV 4.0 Alpha 版发布

  1. OpenCV 更快了 : 全面拥抱 C++ 11

    • 可以使用 C++ 11 原生语言特性了, 比如 parallel_for , lambda
    • 标准的 std::stringstd::shared_ptr 代替了手工的 cv::Stringcv::Ptr, parallel_for 可以使用 std::threads_pool 作为后端
    • 彻底清除 OpenCV 1.x 的旧版 C API, CvMat, lplImage
    • 添加新的 16-bit float 数据类型, CV_16F, 应该是为了加速 DNN 的计算
  2. OpenCV 更深了 : new DNN module

    • 支持 AlexNet, Inception v2, ResNet, VGG, tiny YOLO v2, Mask RCNN, Faster R-CNN 等经典网络
    • 分类, 语义分割, 甚至实例分割, 统统支持
    • 基于 CPU 的优化, 那也是杠杠滴
  3. OpenCV 更强大了 : 融入更多算法

    • 快速 QR 码检测器 (detector), 后续还计划添加 QR码解码器(decoder)
    • 一个新的 chessboard detector 棋盘检测器
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