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最近计算机视觉基础库 OpenCV 发布了秋季更新版 4.1.2，我们一起来看看都有哪些值得关注。

DNN 模块

1. Intel 推断引擎 OpenVINO支持：

支持了2019R3版本；

支持modern IR Core API；

新增自定义层管理，现在，所有的OpenCV层 fallbacks 都被实现为IE自定义层，这有助于减少图分支，从而提高效率。

2. 高级API dnn::Model 和特定任务APIdnn::ClassificationModel, dnn::DetectionModel, dnn::SegmentationModel。支持自动预处理和后处理。

性能改进与平台支持

1. 对MIPS CPU架构平台的MSA SIMD（单指令流多数据流）支持；

https://github.com/opencv/opencv/pull/15422

2. 优化OpenCV.js，线程优化+SIMD优化；

https://github.com/opencv/opencv/pull/15371

3. 使用SIMD内联函数进行了更多优化：dotProd，FAST corners检测，HOG，LK金字塔（VSX），norm，warpPerspective等

4. 修复了Cascade Lake CPU的检测问题

社区贡献代码

1. GUI: 支持 topmost window 模式 (Win32/COCOA):

https://github.com/opencv/opencv/pull/14872

2. Java: 修复 Mat.toString() for higher dimensions:

https://github.com/opencv/opencv/pull/15181

3. 实现 colormap "Turbo"

https://github.com/opencv/opencv/pull/15388

4. 改进 QR-Code 检测精度:

https://github.com/opencv/opencv/pull/15356

（之前这一块实在是太弱了，参考：二维码检测哪家强？五大开源库测评比较）

5. 增加了GSoC贡献的基于学习的超分辨率模块:

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2229

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2231

6. 改进白色 marker aruco 角点检测精度:

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2236

7. 增加 aruco 图案生成工具 :

https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2250

8. 清理了samples/tutorials中的代码

本次发布只是一次小版本迭代，一直以来DNN都是开发重点，且以支持Intel自家推断引擎为主要目标，除此之外，速度优化也是官方一直努力的，新特性倒是没多少，主要来自社区。

原文地址：

https://github.com/opencv/opencv/releases

想要尝鲜的朋友，可以在我爱计算机视觉公众号后台回复“OpenCV412”，即可收到代码和官方编译版的下载地址。

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