機器之心編輯
參與：機器之心編輯部
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，並可以處理圖像識別、目標檢測、圖像分割和行人再識別等主流視覺任務。OpenCV 最顯著的特點是它提供了整套流程的工具，因此我們根本不需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，因此對研究和商業用途均免費。它具備 C++、Python 和 Java 接口，支持 Windows、Linux、Mac OS、iOS 和 Android 系統。OpenCV 旨在提高計算效率，專注於實時應用。它使用優化的 C/C++寫成，能夠利用多核處理。
此外，在 OpenCL 的加持下，OpenCV 可以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 應用廣泛，目前在用戶社區有 4.7 萬用戶，下載量約爲 1400 萬。
可以說 OpenCV 是 CV 領域開發者與研究者的必備工具包，Mask-RCNN 等很多開源項目都依賴於這個工具包。現在距離 3.0 版本的發佈已經過去三年多，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 轉換格式等新特點。
重要更新：
- OpenCV 4.0 現在是一個 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）可以完全使用 C++ 來重新實現，因此這裏的 C API 也被移除。
- 添加了新模塊 G-API，它可作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，性能也有所提升，圖像處理操作可實現 15%-30% 的速度提升。
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，這一切都表明 OpenCV 非常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，這些深度網絡一般都由 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 以外，OpenCV 中的 DNN 模塊不包含額外的依賴項，而且現在 libprotobuf 已經包含到了 OpenCV 中。以下是目前 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。
你可以在這裏找到最新的基準結果：https://github.com/opencv/opencv/wiki/DNN-Efficiency
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）。
以下網絡已經經過測試並證實可行：
- 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：https://opencv.org/opencv-4-0-0.html
