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回到有关开源计算机视觉
库OpenCV的故事。 该项目由在英特尔工作的一组开发人员驱动，并得到社区的长期支持，从而得以发展和发展。 在2018年底，发布了4.x分支的第一个稳定版本，就在一个月前发布了一个新更新-版本4.1。 我们要求该库的作者简要列出这两个版本为OpenCV功能带来了什么。
Opencv的4.0
OpenCV 4.0的发行完成了3.x版的生命周期-为了修复错误和进行较小的改进，创建了3.4分支，从中已经创建了3.4.x的较小版本（类似于2.4.x）。
OpenCV 4.0最终版- OpenCV现在是C ++ 11库，并且需要与C ++ 11兼容的编译器。
- 已删除过时的C API的许多功能（从OpenCV 1.0开始），旧的常量和函数声明已移至单独的头文件（ imgproc_c.h ），现在应由用户明确包含（ #include <opencv / imgproc / imgproc_c.h> ）;
- 所有的CUDA模块都已移植到opencv_contrib存储库中。
- 用于在文件中写入和读取数据的持久性API已用C ++重写，旧功能已删除；
- 添加了一个新的G-API模块，该模块允许您根据图像上的操作构建图形并对其进行各种优化。
- 在dnn模块中增加了对深度学习部署工具包（包括开源版本 ）的支持，包括在Raspberri Pi 3上使用Intel Movidius神经计算棒或Intel神经计算棒2 ；
- dnn模块中已添加了对ONNX （开放神经网络交换）格式的网络的支持；
- 在 dnn模块中增加了对通过Vulkan进行计算的实验支持；
- 添加了用于处理KinectFusion的 3D场景/模型的实时算法的实现 （针对CPU和GPU / OpenCL进行了优化）；
- 对检测和解码QR码的支持已添加到objdetect模块中（解码器使用QUirc库）-今年夏天，作为暑期实习的一部分，将进行工作以提高质量，并且可能会添加同时检测-解码图像中多个QR码的模式。
- 一种非常高效且同时高精度的DIS光流算法从opencv_contrib传输到主存储库的视频模块。
Opencv的4.1
- 在核心和imgproc模块中增加了许多算法的调度优化实现;
- dnn模块的改进：
- 为在Intel Neural Compute Stick 2上启动网络提供了支持（使用DLDT）；
- 减少最大内存消耗，引入了对TensorFlow的许多新网络的支持
- Videoio模块增加了对Android Media NDK API的支持，可从C ++代码读取Android设备上的视频文件/流（用于测试算法）；
- 增加了一个用于分析图像质量的新模块（ opencv_contrib / quality ）。 它既实现了基本算法（PSNR，SSIM），又实现了新的专用算法（例如不使用原始BRISQUE图像的质量评估算法-盲/无参考图像空间质量评估器）；
- 实施了几种新算法：稳健的局部光通量，准密集立体声，连接到机械手的摄像机校准（Hand-Eye）；
有关该库的更多信息，请参见
项目站点，此
站点已发生了无法识别的变化。
从4.0.0到4.1.0的补丁程序数量：462（每天大约5.3个补丁程序，不包括周末和节假日）。 如您所见，有很多变化，而且它们都是重要的。 如果您对嵌入式功能有疑问，或者对未实现的功能有疑问，欢迎发表评论，OpenCV开发人员将尝试回答这些问题。