Sie beziehen sich wahrscheinlich auf OpenCV, die beliebte Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek. "P CV2F" ist jedoch nicht die Standardbezeichnung für eine Version. Nehmen wir an, Sie fragen nach OpenCV 4.9.0, der neuesten stabilen Veröffentlichung vom 26. Oktober 2023. Denken Sie daran, dass sich die Funktionen mit Updates ändern können. Beachten Sie daher immer die offizielle Dokumentation für die genauesten Informationen.
Hier sind die wichtigsten Merkmale und Highlights von OpenCV 4.9.0:
Kernverbesserungen und neue Funktionen:
* G-API (Graph API) Verbesserungen:
* Signifikante Leistungsoptimierungen und Fehlerbehebungen.
* Verbesserte Unterstützung für verschiedene Hardware -Backends, einschließlich Intel GPUs.
* Erweiterte Merkmale für die Manipulation und Optimierung von Graphen. Diese API zielt darauf ab, eine flexiblere und effizientere Möglichkeit zu bieten, Computer -Vision -Algorithmen zu beschreiben und auszuführen.
* DNN (Deep Neural Network) Modul -Updates:
* Onnx (Open Neural Network Exchange) Support -Verbesserungen: Bessere Kompatibilität mit einem breiteren Bereich von ONNX -Modellen. ONNX ist ein entscheidender Standard für den Modellaustausch.
* Unterstützung für neue Betreiber: Erweiterte Fähigkeiten, um komplexere neuronale Netzwerke zu betreiben.
* Quantisierungsunterstützung: Verbesserungen der Quantisierungstechniken für eine schnellere und effizientere Inferenz auf Geräten mit geringer Leistung. Quantisierung reduziert die Modellgröße und die Rechenanforderungen.
* GPU -Beschleunigungsverbesserungen: Optimierungen zum Ausführen von DNN -Modellen auf GPUs.
* ImgCodecs Modul Verbesserungen:
* AVIF -Unterstützung: Verbesserte Unterstützung für AVIF -Bilder, einschließlich Parsen und Codierung. AVIF ist ein modernes Bildformat, das eine bessere Komprimierungseffizienz als JPEG bietet.
* JPEG XL Experimentelle Unterstützung: Erste experimentelle Unterstützung für das JPEG XL -Bildformat. JPEG XL verspricht eine noch bessere Komprimierung als AVIF.
* Leistungsverbesserungen für andere Bildformate: Schnelleres Laden und Speichern gemeinsamer Bildformate wie PNG und JPEG.
* ARUCO -Modulverbesserungen:
* Verbesserte Genauigkeit und Robustheit bei der Erkennung von Marker und Pose.
* Unterstützung für weitere Marker -Typen und Wörterbücher.
* Neue Algorithmus -Implementierungen und Optimierungen:
* Verschiedene Algorithmen wurden für Geschwindigkeit und Effizienz optimiert.
* Neue Algorithmen, die in verschiedenen Bereichen des Computer Vision hinzugefügt wurden. Überprüfen Sie die Versionshinweise auf Einzelheiten.
* Systemverbesserungen aufbauen (CMake):
* Verbesserte Unterstützung für verschiedene Compiler und Plattformen.
* Flexiblere Konfigurationsoptionen.
* Python -Bindungen Aktualisierungen:
* Verbesserte Python -API mit besserer Unterstützung für Numpy -Arrays und andere Datenstrukturen.
* Mehr Python -Beispiele und Tutorials.
Schlüsselthemen in den letzten OpenCV -Veröffentlichungen (einschließlich 4.9.0):
* Leistungsoptimierung: Ein Hauptaugenmerk liegt auf der Erzeugung von OpenCV -Algorithmen, insbesondere auf modernen Hardware wie GPUs und CPUs mit SIMD -Anweisungen.
* Integration von Deep Learning: Deep Learning spielt eine immer wichtigere Rolle im Computer Vision, und OpenCV verbessert das DNN -Modul weiter, um die Verwendung von Deep -Learning -Modellen zu erleichtern.
* Hardware Beschleunigung: OpenCV nutzt Hardware -Beschleunigungstechnologien wie CUDA (NVIDIA GPUS) und OpenCL, um die Berechnungen zu beschleunigen.
* Modernes Bildformat Unterstützung: Die Bibliothek fügt Unterstützung für neuere Bildformate wie AVIF und JPEG XL hinzu, die eine bessere Komprimierung und Bildqualität bieten.
* Usability und API -Verbesserungen: Es werden Anstrengungen unternommen, um die API zu verbessern und OpenCV für Anfänger und erfahrene Entwickler leichter zu verwenden.
So erhalten Sie die genauesten Informationen:
1. offizielle OpenCV -Dokumentation: Die offizielle OpenCV -Dokumentation ist die maßgeblichste Quelle. Überprüfen Sie die Changelog- und Versionshinweise für die spezifische Version, an der Sie interessiert sind:[https://opencv.org/ weibliche(https://opencv.org/)
2. Github Repository: Der OpenCV -Quellcode ist auf GitHub verfügbar. Sie können den Festschreibungsgeschichte stöbern und Anfragen anziehen, um die neuesten Änderungen zu sehen:[https://github.com/opencv/opencv weibliche (https://github.com/opencv/opencv)
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass OpenCV 4.9.0 den Trend zur Verbesserung der Leistung, in der Integration von Deep -Learning -Funktionen, zur Unterstützung moderner Bildformate und zur einfacheren Nutzung der Bibliothek fortsetzt. In der offiziellen Dokumentation finden Sie eine umfassende Liste von Funktionen und Fehlerbehebungen.
