OpenCV4.0-alpha發布！新增多個深度學習特性

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本定於2018年7月發布的OpenCV4.0再次跳票，昨天官方發布了OpenCV4.0-alpha，作為4.0正式版發布前的嘗鮮，讓我們一睹芳容！

相比於OpenCV3.4的功能改進：

1.OpenCV DNN模組新增ONNX解析器，支援各種分類網路，比如AlexNet, Inception v2, Resnet, VGG 等。部分支援tiny YOLO v2 目標檢測網路。

2.DNN模組新的改進

2.1）支援Mask RCNN並新增對應常式！

2.2）使用Intel Inference Engine（Intel推斷引擎），即Intel OpenVINO的一部分，使得目標檢測更快！

2.3）改進OpenCL作為後端的穩定性。

3.快速的QR二維碼檢測，在Core i5 CPU 640*480解析度的影像上可以達到約80FPS！後續OpenCV4.0正式版本將加入QR二維碼的解碼，使其成為完整的解決方案。

4.通過所謂的「wide universal intrinsics」不斷擴展SSE4，AVX2和NEON優化內核集，持續加速OpenCV！

另外，OpenCV4.0 alpha包含一些相比之前版本的獨有特性：

1.C++ 11標準的支援（所以編譯新版本需要C++11兼容的編譯器）。所以許多非常nice的特性比如支援lambda函數的parallel_for，cv::Mat更加方便迭代訪問，通過列出元素初始化cv::Mat都得到了默認支援。

2.標準的std::string和std::shared_ptr取代了原先版本的cv::String和cv::Ptr。 parallel_for現在可以使用std::threads執行緒池作為後端。

3.清理了OpenCV 1.x的舊版C API（CvMat，IplImage等），OpenCV4.0正式版將清理完成。

4.添加了基本類型16位浮點型（CV_16F ），這將對諸如對精度要求不高的比如深度學習的推斷加速很明顯。

5.CPU和GPU加速的KinFu實時三維密集重建演算法添加到opencv_contrib中。

6.HPX加入並行計算的後端。

7.新的棋盤格（chessboard）檢測器。

總結

OpenCV目前的開發重點主要有：深度學習功能的完善、C++11的標準支援和指令級、執行緒級和GPU的加速。

後續52CV君將對其中部分新增功能進行測試，敬請期待。