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OpenCV 30之后三年半OpenCV 40出炉

发布时间:2019-05-15 08:17 来源:未知 编辑:admin

  OpenCV 是英特尔开源的跨平台计算机视觉库。也就是说,它是一套包含从图像预处理到预训练模型调用等大量视觉 API 的库,并可以处理图像识别、目标检测、图像分割和行人再识别等主流视觉任务。OpenCV 最显著的特点是它提供了整套流程的工具,因此我们根本不需要了解各个模型的原理就能一个个 API 构建视觉任务。

  此外,在 OpenCL 的加持下,OpenCV 可以利用底层异构计算平台的硬件加速。它的 GitHub 页面中有一个「open_model_zoo」资源库,包含了大量的计算机视觉预训练模型,并提供下载方法,有助于加速开发和产品部署过程。OpenCV 应用广泛,目前在全世界约有 4.7 万用户,下载量约为 1400 万。

  可以说 OpenCV 是 CV 领域开发者与研究者的必备工具包,Mask-RCNN 等很多开源项目都依赖于这个工具包。现在距离 3.0 版本的发布已经过去三年多,近日 OpenCV 4.0 final 版发布,它进一步完善了核心接口,并添加了二维码检测器、ONNX 转换格式等新特点。

  在 OpenCV 4.0 的更新中,它强化了 DNN 模块并添加支持 ONNX 交换格式的神经网络,这一切都表明 OpenCV 非常注重其与深度学习之间的关系。其实自从 OpenCV 3.1 以来,它就包含了能实现深度网络前向传播的 DNN 模块,这些深度网络一般都由 Caffe 等深度学习框架预训练而成。在 OpenCV 3.3 中,DNN 模块从 opencv_contrib 移到了核心代码库,并取得了显著的加速。

  对于对性能要求很高的神经网络层,这个 DNN 模块包括 SSE、AVX、AVX2 和 NEON 等底层加速库,且还有持续优化中的 Halide 后端。

  单张图像前向传播的中位最佳时间(以毫秒为单位,基于 CPU 在 float32 上计算)。

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