导读算法
opencv发展已久，2020年7月18日，OpenCV官网发布了OpenCV的最新版OpenCV4.4.0。让咱们一块儿来了解一下吧！后端
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OpenCV4更新啦框架
通过久久的辛苦等待，OpenCV终于迎来了4.4.0。为何是辛苦等待呢？机器学习
由于它支持YOLO v4啦！svg
具体都有哪些更新呢，让咱们接着进入下面的内容吧！函数
若是你以为详细介绍每一个更新点太繁琐，别紧张，日后，还有汇总哦！学习
1 具体的更新点有什么？区块链
更新点1
支持YOLO v4
最重要的就是：
OpenCV4.4.0支持YOLO v4啦！
好吧，可能仅仅是对我来讲最重要吧，不过这些都不重要。
YOLO v4刚出来的时候，OpenCV不支持YOLO v4模型，因此当时我当时使用OpenCV作YOLO v4，只是单纯的用它来输入输出图像。检测用的仍是Darknet。
OpenCV中添加了YOLO v4的激活函数，可以更好地支持YOLO v4啦！具体添加的代码以下：
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作简单的物体检测，能够查看下面的文章：
【DL-YOLO】尝鲜！Windows下实现YOLOv4物体检测（VS2015+OpenCV）
用OpenCV实现YOLO v4能给咱们带来什么惊艳的效果呢？让咱们拭目以待。
更新点2
SIFT算法移至主存储库
对于大多数人来讲，可能最惊喜的是：
SIFT能够无偿使用啦！
SIFT专利到期，移入到了主存储库。这意味着咱们能够无偿使用了。
有童鞋可能不了解SIFT。我来简单科普一下下：
SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具备尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。
更新点3
其它DNN模块的更新
最开始咱们讲的支持YOLO v4是DNN模块更新的一部分，我想这是也大多数人在意的那一部分。除此以外，还有不少更新，有以下几个方面：
模型方面：
♥ONNX：添加对Resnet_backbone （Torchvision）的支持；
♥支持EfficientDet模型；
示例方面：
♥基于C++和python的文本识别样例；
♥FlowNet2光流；
英特尔®推理引擎后端更新：
♥增长了对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4版本的支持；
♥计划在下一版本中删除对NN Builder API的支持；
CUDA后端进行了一些修复和优化
更新点4
G-API模块
这个神奇的模块还有一个logo：
G-API logo
若是非要让我评价这个logo，就是稳中带骚！
G-API更新有以下几个方面：
♥在OpenCV后端引入了用于状态内核的新API
GAPI_OCV_KERNEL_ST
有状态内核在各个图执行（标准中更多）或流的视频帧之间（以流模式）保留其状态。
♥在G-API推出更多面向视频的操做：
goodFeaturesToTrack
buildOpticalFlowPyramid
calcOpicalFlowPyrLK
♥添加了更多的图像处理内核
Laplacian
双边过滤器
♥修复了G-API的OpenCL后端中的潜在崩溃。
更新点5
其余重要更新汇总
除了上述的更新，还有不少重要更新以下：
♥支持Obj-C / Swift绑定；
♥支持Julia绑定（opencv_contrib模块，是正在进行的GSoC项目的一部分）；
♥BIMEF（opencv_contrib模块）：生物启发的多重曝光融合框架，用于弱光图像加强。简单来讲，就是能够对比较暗的图像进行图像加强，显像效果更好，看下面的示例图：
弱光图像加强示例
♥为CV_16UC1图像启用Otsu阈值，16位Otsu阈值处理对红外图像颇有用。
♥为文本检测添加笔划宽度变换算法，简单点说就是检测文本变形的算法已经支持设置描边宽度啦！
2 更新点汇总
确实更新内容仍是比较多样化的，介绍也尽量的详细。
但避免不了有些娃，他就是喜欢简洁！
好吧，那我就再汇总一下，更新主要有以下几个方面：
一、SIFT更新
专利过时，支持无偿使用，算法移至主存储库；
二、DNN模块更新
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两个版本的文本识别示例、添加了FlowNet2光流。
英特尔推理引擎后端更新、CUDA后端修复及优化。
三、G-API模块
在OpenCV后端引入了用于状态内核的新API 、在G-API推出更多面向视频的操做、添加了更多的图像处理内核、修复潜在崩溃。
四、其余更新
支持Obj-C / Swift绑定、支持Julia绑定、添加BIMEF框架用于弱光图像加强、为CV_16UC1图像启用Otsu阈值、为文本检测添加笔划宽度变换算法。
关于OpenCV4教程
pia pia pia。
打脸一时爽，一直打脸一直爽，昨天刚发布了4.3.0的教程，4.4.0就官宣更新！
更可气的是，第一篇教程，其实大概在一周前就写好了，而后各类事，拖着拖着就忘了发。我这个脑子，唉！
等到今天心血来潮，忽然想看看官网了，发现，有了更新：
官网更新
因此，OpenCV4.3.0教程，可能在某种意义上说，它已经没有跟上OpenCV官网的步伐了。
确实是啊！4.3.0是四月份发布的，如今已经三个月过去了。
2 关于OpenCV-python系列教程
虽然个人教程是基于4.3.0写的。但想一想，一切都还好。
一方面，更新，只是在原有基础上，让功能更加丰富，让不完善的功能完善。对于基础教程而言，他并无太大变化，甚至没有变化。
另外一方面，不能由于最新版的出现，咱们就否认掉写老版教程的意义，毕竟4.3.0尚未过期。
因此，个人教程还会一如既往的写下去，当你们掌握了4.3.0，再去了解4.4.0的时候，就会轻松不少，毕竟咱们只要去深究更新的几点就能够了。
想学习OpenCV-python的童鞋，从下面的文章，开始步入学习之路吧！
3 强行升华
前行的道路，老是曲折的，甚至可怜的人儿，一直会受到命运的摆布、嘲弄、戏耍。
就像小明，终于有勇气，向喜欢的姑娘表白，姑娘却成为他人的女友；
就像小华，终于攒够了买玩具的钱，玩具却涨价了；
就像小左，终于狠下决心，写4.3.0的教程，最新版却已更新。
（PS：前两个是我编的，第三个是我）
可这人生即便再让咱们遍体鳞伤，咱们也不能向它屈服，由于，没有什么可以阻挡，我对前方的追求与渴望！
我，是一个永远在路上，永远不服输的小男孩；
我，是小左！
我，是水亦心！
一个永远满怀但愿、一个永远给人正能量的不服输男孩儿！
我会陪你在坚持努力的道路上一直走下去！
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