opencv光流例程_OpenCV 4.4 发布！新增YOLOv4 和 EfficientDet 推断支持

新增特性：

1. 支持 YOLOv4！

OpenCV一直对较为实用的YOLO系列算法情有独钟。

2. ONNX增加支持Resnet_backbone

3. 支持谷歌目标检测算法 EfficientDet

State-of-the-art 当然要支持！

4. 新增例程基于CRNN的文本识别，来自论文 An End-to-End Trainable Neural Network for Image-Based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition，PAMI2017。

C++版本：samples/dnn/text_detection.cpp

Python 版本：samples/dnn/text_detection.py

CRNN是个好算法！——OpenCV官方认证

5. 新增光流算法 FlowNet2 demo：

samples/dnn/optical_flow.py

(CVPR 2017)

又好又快，有谁不爱呢~

6. 英特尔推理引擎支持：

增加对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4 支持(对英特尔硬件的深度学习推理支持更好了)

既然OpenCV是Intel家的，自家产品的优化当然是首先要安排的。

7. 大量针对 CUDA的支持和优化。

使用CUDA的DNN模块，在NVIDIA GPU上速度也可以愉快飞起了。

8. opencv_contrib 新增低照度图像增强算法BIMEF

(来自北大的论文 A Bio-Inspired Multi-Exposure Fusion Framework for Low-light Image Enhancement ，IEEE Transactions on Cybernetics 2017)

低照度图像增强是目前的一个研究热点。

9. 著名的图像二值化算法 Otsu(大津法) 支持 CV_16UC1 图像类型了

(之前只支持CV_8UC1 )，在可用的情况下分割精度想必会更精确。

学习过图像处理的人一定用过Otsu，鲁棒性极好的传统算法典范。

10. 新增文本检测算法 Stroke Width Transform algorithm

(来自微软的论文 Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform，CVPR 2010)。

传统文本检测算法的经典之作。

11. OpenCV的 G-API 模块新增面向视频的操作：goodFeaturesToTrack, buildOpticalFlowPyramid, calcOpicalFlowPyrLK。

新增图像处理Kernel：Laplacian 和 bilateral 滤波。

G-API 模块是旨在使用构建图的方式提高算法在各种硬件优化水平的模块。

另外，本次版本更新还释放一个重大信号，OpenCV计划在下一版本中将授权协议由BSD 2 迁移到 Apache 2，这将消除将OpenCV用于商业产品时可能面临的专利风险，对开发者更友好！

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