OpenCV 3.0以後三年半，OpenCV 4.0出爐

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2015 年 6 月，OpenCV 3.0 發佈。時隔三年半，OpenCV 4.0 終於發佈。至此，OpenCV 已經走過了近 18 個年頭。

OpenCV 是英特爾開源的跨平臺計算機視覺庫。也就是說，它是一套包含從圖像預處理到預訓練模型調用等大量視覺 API 的庫，並能夠處理圖像識別、目標檢測、圖像分割和行人再識別等主流視覺任務。OpenCV 最顯著的特色是它提供了整套流程的工具，所以咱們根本不須要了解各個模型的原理就能一個個 API 構建視覺任務。

OpenCV 使用 BSD 許可證，所以對研究和商業用途均免費。它具有 C++、Python 和 Java 接口，支持 Windows、Linux、Mac OS、iOS 和 Android 系統。OpenCV 旨在提升計算效率，專一於實時應用。它使用優化的 C/C++寫成，可以利用多核處理。

此外，在 OpenCL 的加持下，OpenCV 能夠利用底層異構計算平臺的硬件加速。它的 GitHub 頁面中有一個「open_model_zoo」資源庫，包含了大量的計算機視覺預訓練模型，並提供下載方法，有助於加速開發和產品部署過程。OpenCV 應用普遍，目前在用戶社區有 4.7 萬用戶，下載量約爲 1400 萬。

能夠說 OpenCV 是 CV 領域開發者與研究者的必備工具包，Mask-RCNN 等不少開源項目都依賴於這個工具包。如今距離 3.0 版本的發佈已通過去三年多，近日 OpenCV 4.0 final 版發佈，它進一步完善了核心接口，並添加了二維碼檢測器、ONNX 轉換格式等新特色。

重要更新：

• OpenCV 4.0 如今是一個 C++11 庫，要求 C++11 兼容的編譯器。所需的 CMake 至少是 3.5.1 版本。

• 移除 OpenCV 1.x 中的大量 C API。

• core 模塊中的 Persistence（用於存儲和加載 XML、YAML 或 JSON 格式的結構化數據）能夠徹底使用 C++ 來從新實現，所以這裏的 C API 也被移除。

• 添加了新模塊 G-API，它可做爲基於圖的高效圖像處理流程。

• dnn 模塊包括實驗用 Vulkan 後端，且支持 ONNX 格式的網絡。

• 實現了流行的 Kinect Fusion 算法，且爲 CPU 和 GPU (OpenCL) 進行優化。

• objdetect 模塊中添加了二維碼檢測器和解碼器。

• 將高效、高質量的 DIS dense optical flow 算法從 opencv_contrib 移到 video 模塊。

此外，OpenCV 4.0 支持 Mask-RCNN 模型，性能也有所提高，圖像處理操做可實現 15%-30% 的速度提高。

OpenCV 與深度學習

在 OpenCV 4.0 的更新中，它強化了 DNN 模塊並添加支持 ONNX 交換格式的神經網絡，這一切都代表 OpenCV 很是注重其與深度學習之間的關係。其實自從 OpenCV 3.1 以來，它就包含了能實現深度網絡前向傳播的 DNN 模塊，這些深度網絡通常都由 Caffe 等深度學習框架預訓練而成。在 OpenCV 3.3 中，DNN 模塊從 opencv_contrib 移到了核心代碼庫，並取得了顯著的加速。

更重要的是除了 libprotobuf 之外，OpenCV 中的 DNN 模塊不包含額外的依賴項，並且如今 libprotobuf 已經包含到了 OpenCV 中。如下是目前 OpenCV 支持的一些框架：

• Caffe

• TensorFlow

• Torch

• Darknet

• ONNX 交換格式的模型

目前 OpenCV 所支持的深度學習層級函數：

• AbsVal

• AveragePooling

• BatchNormalization

• Concatenation

• Convolution (including dilated convolution)

• Crop

• Deconvolution, a.k.a. transposed convolution or full convolution

• DetectionOutput (SSD-specific layer)

• Dropout

• Eltwise (+, *, max)

• Flatten

• FullyConnected

• LRN

• LSTM

• MaxPooling

• MaxUnpooling

• MVN

• NormalizeBBox (SSD-specific layer)

• Padding

• Permute

• Power

• PReLU (including ChannelPReLU with channel-specific slopes)

• PriorBox (SSD-specific layer)

• ReLU

• RNN

• Scale

• Shift

• Sigmoid

• Slice

• Softmax

• Split

• TanH

對於對性能要求很高的神經網絡層，這個 DNN 模塊包括 SSE、AVX、AVX2 和 NEON 等底層加速庫，且還有持續優化中的 Halide 後端。

你能夠在這裏找到最新的基準結果：github.com/opencv/open…

單張圖像前向傳播的中位最佳時間（以毫秒爲單位，基於 CPU 在 float32 上計算）。

如下網絡已經通過測試並證明可行：

• AlexNet

• GoogLeNet v1 (也稱爲 Inception-5h)

• ResNet-34/50/...

• SqueezeNet v1.1

• VGG-based FCN（語義分割網絡）

• ENet（輕量級語義分割網絡）

• VGG-based SSD（目標檢測網絡）

• MobileNet-based SSD（輕量級目標檢測網絡）

OpenCV 4.0 發佈地址： opencv.org/opencv-4-0-…