OpenCV2.4.3新鲜出炉

来源:互联网 发布:matlab优化工具箱 线性 编辑:程序博客网 时间:2024/06/02 14:52

OPENCV2.4.3终于发布了,距上次发布已经4个月了,相比之前提升灰常之大。

下载地址为:OpenCV-2.4.3.exe

 

OpenCV2.4.3增加了许多新特性,变得更加NB了,主要参考:http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog#243

这次版本的变化内容有不少是来源于google summer code(GSoC),那个项目贡献了不少code。

 

  • 多线程方面
  • 后台增加许多通用的多线程并行处理算法: TBB (跨平台: http://threadingbuildingblocks.org), OpenMP (跨平台:http://en.wikipedia.org/wiki/OpenMP), Grand Central Dispatch (iOS/MacOSX苹果平台:http://en.wikipedia.org/wiki/Grand_Central_Dispatch), Concurrency (Visual Studio 2010 or later微软:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/dd492418.aspx), C= (http://www.hoopoesnest.com/cstripes/cstripes-details.htm). 许多现有的并行的OpenCV算法已经内嵌了这些算法。因此,你可以使用它们甚至不用安装TBB这些库。

  • Android平台方面
  • 增加了OpenCV管理, 增加了新的Java样本框架, 能在Android上更好地支持摄像头, 更过细节:Android Release Notes .

 

        

  • IOS方面
  • opencv2.framework 现在已经与iOS6- and iPhone5- (armv7s) 兼容. 得益于这些新机型的OpenCV的许多重要算法(e.g. face detection, bilateral filter, etc.)可以在A5或者双核处理器上更高效的运行。我们还修复了构建脚本框架的bug,现在用最优化"-O3"构建的框架替代了在OpenCV 2.4.2上的"-O0框架".
  • 最后,我们GSoC 学生, Eduard Feicho and Charu Hans, 已经写出了如何在iOS app下安装OpenCV的具体细节。 please, check:http://docs.opencv.org/doc/tutorials/ios/table_of_content_ios/table_of_content_ios.html.

  • Python方面
  • 我们其他的一些 GSoC学生, Alexander Mordvintsev, 添加了Python sample, 包括 ASIFT, hand-written digit recognition, motion debluring and even the use of Amazon PiCloud.(ASIFT,手写字识别,运动去噪和Amazon PiCloud的使用) Checkhttps://github.com/Itseez/opencv/tree/master/samples/python2

  • 级联检测器
  • GSoC student Attila Novak 已经训练了2个新的级联分类器,用来检测silverware(银器?)和侧脸,Checkhttps://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/lbpcascades

  • 图像去噪方面,
  • Another result from GSoC (that was a good year!): Victor Passichenko 完善了non-local means去噪算法,虽然该算法不是实时的,但是效果相当不错! Please, check:http://docs.opencv.org/trunk/modules/photo/doc/denoising.html

  • 光流
  • Yet another result from GSoC (that was a good year indeed!): Yuri Zemlyansky 添加了一种 "simple flow" 的光流算法; check:https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/samples/cpp/simpleflow_demo.cpp.

  • GPU模型方面许多进步和新功能:
    - device layer opened for users; now users write CUDA device code using OpenCV .驱动层对用户开方:用户可以使用OpenCV编写CUDA驱动;
    - LBP cascade support in cascade classifier 在级联分类器中支持LBP级联;
    - fast non local means image denoising加入了快速非局部均值图像去噪算法;
    - faster integral image calculation on Kepler 在Kepler(开普勒)上引入更快的图像积分计算;
    - Hough circles, Hough lines and generalized Hough transform implementation霍夫圆,霍夫直线和广义霍夫变换;
    - bilateral filter双边滤波;
    - generalized Flood Fill connected component labeling广义填水法填充连通域标注;
    - background/foreground segmentation algorithms: Mixture of Gaussian, ViBe, GMG (A. Godbehere, A. Matsukawa, K. Goldberg) . 前景背景分离算法,GMM,ViBe, GMG算法的加入
    - added confidence calculation into HOG :HOG类中增加了信任计算功能。

  • OpenCL方面,加入了算术运算,滤波,常见的几何图形变换,光流,级联分类器,目前这些算法只能在GPU上跑。

                                 

  • OpenCV2.4.2基础上,修补了大概130个bug。

              

  • OpenCV现在社会推动很广,已经加入了Github,网址为:http://github.com/itseez/opencv. 在该网页上可以下载最新版本和提交各种问题。.

  • Since 2.4.3rc修复了一些问题enCV-based applications on Xcode 4.5 & iOS6, OpenCV+TBB on Windows etc.) 也关闭了一些问题,具体参考:code.opencv.org

 

 

我们来回顾一下OpenCV2.4.2的一些新特性(平台方面就不说了,只说功能函数):

  • EPFL group(Kirell Benzi, Raphael Ortiz, Alexandre Alahi and Pierre Vandergheynst)贡献了一种新的特征描述算子FREAK: 据称秒杀ORB和SURF,并且比ORB快, Please, seesource://trunk/opencv/samples/cpp/freak_demo.cpp.

  • 改进脸部识别使用优秀教程已加入by Philipp Wagner. Check theface recognition tutorial.

参考:

http://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLog

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/11/07/2759476.html

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