OpenCV4.x有什么更新变化？

OpenCV4.x有什么更新变化？

OpenCV4.0的更新变化如下：

自从2015年6月OpenCV3.0.0版本发布，时隔3年半OpenCV4.0版本发布，这标志着OpenCV进入4.x版本。OpenCV4.0进一步完善了核心接口，并添加了二维码检测器、ONNX转换格式等新功能。

OpenCV官方给出的OpenCV4.0的更新提示如下：

●OpenCV4.0基于C++11标准，因此要求编译器兼容C++11标准，所需的CMake至少是3.5.1版本。

●移除了OpenCV1.x版本中C语言方面的大量API。

●core模块中的Persistence（用于存储和加载XML、YAML或JSON格式的结构化数据）可以用C++来重新实现，因此在新版本中移除了C语言的API。

●新增了基于图的高效图像处理流程模块G-API。

●dnn模块包括实验使用的Vulkan后端，且支持ONNX格式的网络。

●KinectFusion算法已针对CPU和GPU进行了优化。

●objdetect模块中添加了二维码检测器和解码器。

●DISdenseopticalflow算法从opencv_contrib模块转移到video模块。


OpenCV4.1的更新变化如下：

●缩短了core和imgproc模块中部分较大函数的执行时间。

●videoio模块中添加了AndroidMediaNDKAPI。

●在opencv_contrib/stereo模块中实现了密集立体匹配算法。

●将原图像质量分析模块quality添加到opencv_contrib/stereo模块中。

●增加了手眼标定模型。

●对dnn模块进行了如下改进。

        ▲添加了TensorFlow中的多个网络。

        ▲初步支持3D卷积网络。

        ▲推理引擎后端支持异步推理。

        ▲实现了网络的可视化。

●对calib3d模块进行了如下改进。

        ▲添加了用于求解PnP问题的新IPPE算法。

        ▲添加了姿势优化例程。

●更新了与匹配与追踪相关的内容。

●重新设计了日志子系统并且提高了其稳定性。其中OpenCV4.1.2版本更新的内容如下。

●GoogleSummerofCode（GSoC）项目集成了新的内容。

        ▲对OpenCV.js中的线程和SIMD进行了优化。

        ▲添加了基于学习的超分辨率模块。

●对dnn模块进行了如下改进。

        ▲增加了具有自动预处理和后处理功能的高级API。

        ▲OpenVINO2019R3增加了推理引擎后端。

●增加了对MIPS平台SIMD的支持。

●对库中的API进行了优化，优化了dotProd、FASTCorners、HOG、Pyramid-LK、norm、warpPerspective等算法。

●提高了Aruco项目中白色标记的检测精度，并添加了独立的模型生成器。

●提高了二维码检测的准确性。

综合以上的更新内容，我们可以发现OpenCV4的更新方向是去除一些过时的C语言的API，增加更多图像处理与计算机视觉算法模型。更重要的是，OpenCV逐步集成了深度学习模型，便于使用者通过深度学习解决计算机视觉问题。因此，在人工智能的潮流下，研究计算机视觉领域的研究人员可以好好学习研究下OpenCV4的使用。