點擊我愛計算機視覺標星，更快獲取CVML新技術python
OpenCV 4.0 正式版來啦！雖然官網還沒更新，但Github已經放出來了！git
重回英特爾的OpenCV終於迎來一次大版本更新，增長了諸多新特性，快來一塊兒看看吧～github
由於OpenCV最開始開發時的語言是C，致使許多模塊沒法利用C++ 11的良好特性，OpenCV 4.0版本的一個重要使命就是去除C語言風格的接口，使其徹底支持C++ 11！
算法
1.大量從OpenCV 1.x遺留的C語言風格的API接口被刪掉，主要影響的模塊是objdetect, photo, video, videoio, imgcodecs, calib3d。後端
2.在core模塊中的持久化（在XML，YAML或JSON中存儲和加載結構化數據）已 徹底用 C ++ 從新實現，並去除了相應的 C 風格的接口。 目前，base64支持還沒有完成（僅支持加載base64編碼的XML和YAML，還未支持編碼）。 如今，存儲在FileNode中的序列的隨機訪問是O(N)操做; 使用cv :: FileNodeIterator可以更快地進行順序訪問。 速度上，FileStorage的加載比之前的實現少了3-6倍的內存！api
3.編譯新版OpenCV如今須要支持 C++ 11 的編譯器。微信
DNN（深度神經網絡）模塊是目前OpenCV更新最重要的模塊！
網絡
1.增長Mask-RCNN模型支持。app
其使用指南：ide
https://github.com/opencv/opencv/wiki/TensorFlow-Object-Detection-API
Python例子：https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/mask_rcnn.py
52CV曾經報道過的例子：
OpenCV4.0 Mask RCNN 實例分割示例 C++/Python實現
2.集成ONNX解析器。 支持多個流行的分類網絡。 部分支持YOLO對象檢測網絡（YOLO的ONNX版本缺乏一些提供矩形列表的最終圖層）。
3.經過引入Intel DLDT 改進DNN模塊速度。
Intel DLDT近期已經開源，詳見：
https://software.intel.com/openvino-toolkit
4.API更改：默認狀況下，blobFromImage方法不會交換R和B通道，也不會對輸入圖像進行裁剪。 並且，此API更改也已添加到OpenCV 3.4分支。
5.爲不支持OpenCL而支持Vulkan的硬件平臺添加了實驗性質的Vulkan後端（還在開發中！不建議你們使用——52CV君）。
6.爲OpenCV支持的最流行的深度學習網絡添加了快捷方式。 能夠經過指定模型的別名，跳過預處理參數甚至模型的路徑！
好比：
python object_detection.py --model opencv_face_detector.caffemodel --config opencv_face_detector.prototxt --mean 104 177 123 --width 300 --height 300
能夠直接被替代爲：
python object_detection.py opencv_fd
7.修復了AMD和NVIDIA GPU上的OpenCL加速。 如今，能夠爲模型啓用DNN_TARGET_OPENCL，開啓OpenCL支持。 請注意，DNN_TARGET_OPENCL_FP16僅在英特爾GPU上進行測試，所以仍須要額外的flags。（這個善意的提醒也就意味着你最好不要用那兩家的顯卡玩OpenCV(^ ^)）
G-API爲算法的硬件優化加速提供計算圖支持！
opencv_gapi是全新添加的模塊， 它是很是有效的圖像處理引擎。開發者能夠在程序中定義多個圖像處理步驟組成的圖，執行的時候進行優化，使得fast and portable。
很是看好這一模塊的應用！
「加速」是OpenCV開發永恆不變的主題！
每次發佈這塊的說明都差很少，總結起來就是一句話：
咱們很努力地給大家在CPU的指令級上進行了加速，只要是支持該指令的CPU儘可能讓大家用上，並且咱們還支持NEON了哦～
objdetect模塊新增QR碼的檢測和解碼！
由於這個功能在移動端幾乎成爲APP的標配了。
參考例子：
https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/qrcode.cpp
52CV曾經對檢測功能進行了測試：
實現了流行的Kinect Fusion算法！
並針對CPU和GPU（OpenCL）進行了優化，集成到opencv_contrib / rgbd模塊中。 爲了使實時採集處理更高效，在opencv / videoio模塊中更新了Kinect 2支持。 在4.0 beta版本中，iGPU的代碼已經加速，在高分辨率的狀況下（512x512x512 integration volume），性能提高了3倍。
很是高效且高質量的DIS密集光流算法已經從opencv_contrib轉移到opencv/video模塊。
示例：
https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/cpp/dis_opticalflow.cpp
這仍是比較讚的，以前OpenCV的光流模塊相比學術界的最新成果實在是太弱了。
總結
新版OpenCV更加聚焦圖像處理基礎功能和深度學習模塊！英特爾自家的加速庫和G-API是值得表揚的亮點！
下載
由於國內網絡時有不穩定，爲幫助你們第一時間嚐鮮，新版OpenCV壓縮包已經被上傳到百度雲，在「我愛計算機視覺」微信公衆號對話界面回覆「opencv4」，便可收到百度雲下載地址。
加羣交流
關注計算機視覺技術，歡迎加入52CV羣，掃碼添加52CV君拉你入羣（請務必註明:加羣）：
喜歡在QQ交流的童鞋，能夠加52CV官方QQ羣：928997753。
（不會時時在線，若是沒能及時經過驗證還請見諒）
長按關注我愛計算機視覺
【點贊與轉發】就是一種鼓勵
本文分享自微信公衆號 - 我愛計算機視覺（aicvml）。
若有侵權，請聯繫 support@oschina.cn 刪除。
本文參與「OSC源創計劃」，歡迎正在閱讀的你也加入，一塊兒分享。