OpenCV 3.0（サマリー＆意訳） - atinfinity/lab GitHub Wiki

このページはhttp://opencv.org/opencv-3-0.htmlのサマリーを個人的に意訳したページです．また，原文にある内容が全て含まれていない場合があります．

OpenCV 3.0

Jun 4, 2015

OpenCV開発チームは，これまでのOpenCVにおいて最も多くの機能を備え，最も高速で，高い安定性を実現した最新版のOpenCV 3.0正式リリースを発表しました．

3.0-rcからの変更点はhttp://code.opencv.org/projects/opencv/wiki/ChangeLogから知ることができます． 以降はOpenCV 3.0の2.4系からの変更点に関するサマリーです．

  • githubでプルリクエストとして提出された1500以上のパッチをマージしました．

  • opencv_contrib (http://github.com/itseez/opencv_contrib) リポジトリを追加しました．新機能の多くはこのリポジトリにあります．opencv_contribは3.0およびmasterブランチのみに互換性があります（2.4系とは互換性がありません）．使用する場合はopencv_contribリポジトリをクローンして，-D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=<path_to opencv_contrib/modules>のオプションを使用し，opencvとopencv_contribを一緒にビルドしてください．

  • Intel IPPのサブセット (IPPCV) は，商用・非商用問わず無料で利用することができます．IPPCVはWindows，Linux，Macのx86，x64ビルドにてデフォルトで使用されます．

  • **T-API (transparent API)**が導入されました．T-APIはOpenCLを用いた透過的なGPUアクセラレーションレイヤーです．これはコンパイル時または実行時におけるOpenCLへの依存関係を持たせず，OpenCLが利用できることを検出した時にOpenCLを利用します．一方でコンパイル時または実行時に無効にすることができます．また，T-APIは100以上のOpenCVの関数をカバーしています．この作業はAMD社とIntel社からの寛大なサポートを受けて行われてきました．

  • 40以上のOpenCVの関数がNEON命令を用いて高速化されています．高速化された関数は基本的な関数も含むので高レベルも同様に高速化されています．

  • NEON最適化の実装を容易にし，OpenCVのアクセラレーションの基盤となるOpenCV HALレイヤーが新たに追加されました．

  • 現在のドキュメントはDoxygenを用いて作成されています． http://docs.opencv.org/master/

  • features2d，calib3d，objdetectなどから多くの高レベルのアルゴリズムのAPIをクリーンアップしました．それらは一様の抽象インターフェースに従い，スマートポインタPtr<>が広範囲に渡って使われています．

  • PythonとJavaのバインディングが改善および拡張されています（Pythonバインディングについては後述します）．また，新たにMatlabバインディングも追加しました（これはまだalphaレベルという位置付けです）．

  • Androidサポートを改善しました．現在のOpenCV ManagerはJavaで作られ，OpenCV 2.4.xと3.0の両方をサポートしています．

  • WinRTサポートが改善されました（ビデオキャプチャやmulti-threading capabilitiesを含む）．Microsoftのチームに感謝します．

  • GSoC 2013，2014プロジェクトの成果がOpenCV 3.0やopencv_contribに取り込まれました．

    • text detection
    • many computational photography algorithms (HDR, inpainting, edge-aware filters, superpixels, …)
    • tracking and optical flow algorithms
    • new features, including line descriptors, KAZE/AKAZE
    • general use optimization (hill climbing, linear programming)
    • greatly improved Python support, including Python 3.0 support, many new tutorials & samples on how to use OpenCV with Python.
    • 2d shape matching module and 3d surface matching module
    • RGB-D module
    • VTK-based 3D visualization module

  • Googleの他にコミュニティからの有益なコントリビューションによって以下の機能が追加されました．

    • biologically inspired vision module
    • DAISY features, LATCH descriptor, improved BRIEF
    • image registration module

OpenCV 3.0は，2.4.xとかなり互換性がありますがいくつか異なる点があります．3.0への移行ガイドはhttp://docs.opencv.org/master/db/dfa/tutorial_transition_guide.htmlにあります．また，いくつかのobsolete/unstableなアルゴリズムや関数を削除したり，別のモジュールやopencv_contribに移動しています．

また，OpenCV 3.0以降からバージョン番号の付け方が変わります．2.4系では例えば2.4.9というように3桁のバージョン番号にしていましたが，OpenCV 3.0以降から3.0, 3.1というように2桁のバージョン番号になります．つまり，次の1〜2年以上で，我々はそれらの間に非常に良好な互換性を持つ3.xリリースをして進化させていく必要があります．

いつものように，最新バージョンはSourceForgeのサイトからダウンロードできます．

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