導讀算法
opencv發展已久，2020年7月18日，OpenCV官網發佈了OpenCV的最新版OpenCV4.4.0。讓咱們一塊兒來了解一下吧！後端
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OpenCV4更新啦框架
通過久久的辛苦等待，OpenCV終於迎來了4.4.0。爲何是辛苦等待呢？機器學習
由於它支持YOLO v4啦！svg
具體都有哪些更新呢，讓咱們接着進入下面的內容吧！函數
若是你以爲詳細介紹每一個更新點太繁瑣，別緊張，日後，還有彙總哦！學習
1 具體的更新點有什麼？區塊鏈
更新點1
支持YOLO v4
最重要的就是：
OpenCV4.4.0支持YOLO v4啦！
好吧，可能僅僅是對我來講最重要吧，不過這些都不重要。
YOLO v4剛出來的時候，OpenCV不支持YOLO v4模型，因此當時我當時使用OpenCV作YOLO v4，只是單純的用它來輸入輸出圖像。檢測用的仍是Darknet。
OpenCV中添加了YOLO v4的激活函數，可以更好地支持YOLO v4啦！具體添加的代碼以下：
float softplus(float x, float threshold = 20) { if (x > threshold) return x; // too large else if (x < -threshold) return expf(x); // too small return logf(expf(x) + 1);}
float mish_activation(float input) { const float MISH_THRESHOLD = 20; output = input * tanh( softplus(input, MISH_THRESHOLD) ); return output;}
想了解YOLO v4，利用YOLO v4作簡單的物體檢測，能夠查看下面的文章：
【DL-YOLO】嚐鮮！Windows下實現YOLOv4物體檢測（VS2015+OpenCV）
用OpenCV實現YOLO v4能給咱們帶來什麼驚豔的效果呢？讓咱們拭目以待。
更新點2
SIFT算法移至主存儲庫
對於大多數人來講，可能最驚喜的是：
SIFT能夠無償使用啦！
SIFT專利到期，移入到了主存儲庫。這意味着咱們能夠無償使用了。
有童鞋可能不瞭解SIFT。我來簡單科普一下下：
SIFT，即尺度不變特徵變換（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用於圖像處理領域的一種描述。這種描述具備尺度不變性，可在圖像中檢測出關鍵點，是一種局部特徵描述子。
更新點3
其它DNN模塊的更新
最開始咱們講的支持YOLO v4是DNN模塊更新的一部分，我想這是也大多數人在意的那一部分。除此以外，還有不少更新，有以下幾個方面：
模型方面：
♥ONNX：添加對Resnet_backbone （Torchvision）的支持；
♥支持EfficientDet模型；
示例方面：
♥基於C++和python的文本識別樣例；
♥FlowNet2光流；
英特爾®推理引擎後端更新：
♥增長了對OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4版本的支持；
♥計劃在下一版本中刪除對NN Builder API的支持；
CUDA後端進行了一些修復和優化
更新點4
G-API模塊
這個神奇的模塊還有一個logo：
G-API logo
若是非要讓我評價這個logo，就是穩中帶騷！
G-API更新有以下幾個方面：
♥在OpenCV後端引入了用於狀態內核的新API
GAPI_OCV_KERNEL_ST
有狀態內核在各個圖執行（標準中更多）或流的視頻幀之間（以流模式）保留其狀態。
♥在G-API推出更多面向視頻的操做：
goodFeaturesToTrack
buildOpticalFlowPyramid
calcOpicalFlowPyrLK
♥添加了更多的圖像處理內核
Laplacian
雙邊過濾器
♥修復了G-API的OpenCL後端中的潛在崩潰。
更新點5
其餘重要更新彙總
除了上述的更新，還有不少重要更新以下：
♥支持Obj-C / Swift綁定；
♥支持Julia綁定（opencv_contrib模塊，是正在進行的GSoC項目的一部分）；
♥BIMEF（opencv_contrib模塊）：生物啓發的多重曝光融合框架，用於弱光圖像加強。簡單來講，就是能夠對比較暗的圖像進行圖像加強，顯像效果更好，看下面的示例圖：
弱光圖像加強示例
♥爲CV_16UC1圖像啓用Otsu閾值，16位Otsu閾值處理對紅外圖像頗有用。
♥爲文本檢測添加筆劃寬度變換算法，簡單點說就是檢測文本變形的算法已經支持設置描邊寬度啦！
2 更新點彙總
確實更新內容仍是比較多樣化的，介紹也儘量的詳細。
但避免不了有些娃，他就是喜歡簡潔！
好吧，那我就再彙總一下，更新主要有以下幾個方面：
一、SIFT更新
專利過時，支持無償使用，算法移至主存儲庫；
二、DNN模塊更新
支持最新的YOLO v4，ONNX模型支持 Resnet_backbone 、支持 EfficientDet 模型。
添加了C++和python兩個版本的文本識別示例、添加了FlowNet2光流。
英特爾推理引擎後端更新、CUDA後端修復及優化。
三、G-API模塊
在OpenCV後端引入了用於狀態內核的新API 、在G-API推出更多面向視頻的操做、添加了更多的圖像處理內核、修復潛在崩潰。
四、其餘更新
支持Obj-C / Swift綁定、支持Julia綁定、添加BIMEF框架用於弱光圖像加強、爲CV_16UC1圖像啓用Otsu閾值、爲文本檢測添加筆劃寬度變換算法。
關於OpenCV4教程
pia pia pia。
打臉一時爽，一直打臉一直爽，昨天剛發佈了4.3.0的教程，4.4.0就官宣更新！
更可氣的是，第一篇教程，其實大概在一週前就寫好了，而後各類事，拖着拖着就忘了發。我這個腦子，唉！
等到今天心血來潮，忽然想看看官網了，發現，有了更新：
官網更新
因此，OpenCV4.3.0教程，可能在某種意義上說，它已經沒有跟上OpenCV官網的步伐了。
確實是啊！4.3.0是四月份發佈的，如今已經三個月過去了。
2 關於OpenCV-python系列教程
雖然個人教程是基於4.3.0寫的。但想一想，一切都還好。
一方面，更新，只是在原有基礎上，讓功能更加豐富，讓不完善的功能完善。對於基礎教程而言，他並無太大變化，甚至沒有變化。
另外一方面，不能由於最新版的出現，咱們就否認掉寫老版教程的意義，畢竟4.3.0尚未過期。
因此，個人教程還會一如既往的寫下去，當你們掌握了4.3.0，再去了解4.4.0的時候，就會輕鬆不少，畢竟咱們只要去深究更新的幾點就能夠了。
想學習OpenCV-python的童鞋，從下面的文章，開始步入學習之路吧！
3 強行昇華
前行的道路，老是曲折的，甚至可憐的人兒，一直會受到命運的擺佈、嘲弄、戲耍。
就像小明，終於有勇氣，向喜歡的姑娘表白，姑娘卻成爲他人的女友；
就像小華，終於攢夠了買玩具的錢，玩具卻漲價了；
就像小左，終於狠下決心，寫4.3.0的教程，最新版卻已更新。
（PS：前兩個是我編的，第三個是我）
可這人生即便再讓咱們遍體鱗傷，咱們也不能向它屈服，由於，沒有什麼可以阻擋，我對前方的追求與渴望！
我，是一個永遠在路上，永遠不服輸的小男孩；
我，是小左！
我，是水亦心！
一個永遠滿懷但願、一個永遠給人正能量的不服輸男孩兒！
我會陪你在堅持努力的道路上一直走下去！
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本文分享自微信公衆號 - AI與區塊鏈技術（Math_AI_Blockchain）。
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