关于OpenCV4.5.2的浅析
opencv 是 intel 开源计算机视觉库，它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
亮点：
core：增加了对并行后端的支持。特殊的 opencv 构建允许选择并行后端和/或通过插件动态加载它；
imgproc：增加了 intelligentscissors 的实现。该功能已集成到 cvat 注释工具中，您可以在https://cvat.org 上在线试用；
videoio： 改进的硬件加速视频解码/编码任务。
dnn 模块：
改进了 tensorflow 解析错误的调试；
改进了图层/激活/支持更多模型；
优化了 nms 处理、detectionoutput；
修复了 div with constant、matmul、reshape；
增加了支持：mish onnx 子图、normalizel2 （onnx）、leakyrelu （tensorflow）、tanh （darknet）、sam （darknet）、exp；
增加了对openvino 2021.3版本的支持。
g-api 模块：
支持 python：
引入了一个新的 python 后端 —— 现在 g-api 可以运行用 python 编写的自定义内核，作为管道的一部分；
扩展了 g-api python 绑定中的推理支持；
在 g-api 的 python 绑定中增加了更多的图形数据类型支持；
推理支持：
在 openvino 推理后端中引入了动态输入/cnn 重塑功能；
在 openvino 推理后端引入异步执行支持，现在推理可以在多个请求中并行运行，以增加流密度/吞吐量；
在 onnx 推理后端中扩展了 int64/int32 支持的数据类型，在 openvino 推理后端中扩展了 int32 支持的数据类型；
在 onnx 后端引入 cv：：gframe / cv：：mediaframe 和恒定支持；
媒体支持：
在绘图/渲染界面中引入了 cv：：gframe / cv：：mediaframe 支持；
在流媒体模式中引入了多流媒体输入支持和帧同步策略，以支持立体声等情况；
增加了 y 和 uv 操作，以在图形级别访问 cv：：gframe 的 nv12 数据；
如果媒体格式不同，转换是即时完成的；
操作和内核：
增加了新操作的性能测试（morphologyex、boundingrect、fitline、findcontours、kmeans、kalman、backgroundsubtractor）；
修正了 plaidml 后台的 rmat 输入支持；
为 fluid absdiffc、addweighted 和 bitwise 操作添加了 arm neon 优化。
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亮点：
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媒体支持：
在绘图/渲染界面中引入了 cv：：gframe / cv：：mediaframe 支持；
在流媒体模式中引入了多流媒体输入支持和帧同步策略，以支持立体声等情况；
增加了 y 和 uv 操作，以在图形级别访问 cv：：gframe 的 nv12 数据；
如果媒体格式不同，转换是即时完成的；
操作和内核：
增加了新操作的性能测试（morphologyex、boundingrect、fitline、findcontours、kmeans、kalman、backgroundsubtractor）；
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