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| 開発元 | インテル、Willow Garage、Itseez |
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| 最新版 |
4.10.0
/ 2024年6月3日[1] |
| リポジトリ | |
| プログラミング 言語 | C++、Java、Python、他[2] |
| 対応OS | Windows, Linux, FreeBSD, macOS, Android, iOS |
| プラットフォーム | クロスプラットフォーム |
| 種別 | ライブラリ |
| ライセンス | OpenCV 4.4以前: 三条項BSDライセンス / OpenCV 4.5以降: Apache v2[3] |
| 公式サイト |
opencv |
OpenCV（オープンシーヴィ、英: Open Source Computer Vision Library）とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ[4]。2009年にWillow Garage（ウィロー・ガレージ）に開発が移管され、さらにその後Itseezにメンテナンスが移管された[5]が、2016年5月にインテルがItseezを買収することが発表された[6][7]。
画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC++、Java、Python、MATLAB用ライブラリ[8]。様々なプラットフォームすなわち複数のオペレーティングシステム (OS) やCPUアーキテクチャに対応するクロスプラットフォームなライブラリであり、macOSやFreeBSD等全てのPOSIXに準拠したUnix系OS、Linux、Windows、Android、iOS等をサポートしている[9]。Androidへの移植は2010年に始まり、バージョン2.3で正式に利用可能となった。iOS対応の完全な統合は2012年にリリースされた2.4.2で利用可能となった。
当初からPowerPC系プロセッサなどにも対応していたものの、もともとインテルが開発していたこともあって、x86系プロセッサへの対応と最適化が主流だった。しかし、ARMアーキテクチャを採用したモバイルデバイスの台頭に伴い、ARM系プロセッサへの対応と最適化にも取り組まれている[10]。
1999年にプロジェクト開始。最初のアルファ版が公開されたのは、国際会議CVPR 2000 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2000) である。2001年から2005年の間に5つのベータ版がリリースされた。2006年の後半にバージョン1.0の正式版がリリースされた[11][12]。クロスプラットフォームを意識した設計となっており、当初はC言語で書かれていた。このことが移植性を高めることにつながった[9][注釈 1]。
2008年にWillow Garageによるサポートを受け、開発状況が再び活発になった。2009年10月に2回目のメジャーバージョンアップが実施され、2.0版がリリースされた。従来のC API（C言語関数形式のインターフェイス）に加えて、C++ APIが導入された[9]。OpenCV 2.4.4以降ではJavaが公式にサポートされている[13]。OpenCV 2.x系列は2018年2月に2.4.13.6がリリースされた後、メンテナンスされていない[1][14][15][16]。
2015年6月に3回目のメジャーバージョンアップとしてOpenCV 3.0が正式リリースされた。OpenCV 3.0では従来のC APIはレガシーAPI扱いとなりメンテナンスが終了しているため、代わりにC++ APIを使うことが推奨されている[17]。2015年12月にリリースされたOpenCV 3.1では、Google Summer of Code 2015の成果物の取り込みなど、多数の機能が追加されている[18]。OpenCV 3.x系列は、2021年10月にリリースされた3.4.16の公式ビルド済みバイナリが提供されており[1]、また2023年6月にバグ修正を含む3.4系列の最終版として3.4.20がリリースされた[19]。
2018年11月にOpenCV 4.0がリリースされた[20]。C++11規格準拠コンパイラが必須となり、またC APIは廃止された。Graph API (G-API) やQRコード検出機能などが追加された。DNNモジュールにおいて、OpenCLが使えないプラットフォーム向けに、Vulkanバックエンドの実験的サポートが追加された。
2024年1月現在、4.x系列の開発が続けられている。またOpenCV 5の開発について、2023年10月に資金調達のためのクラウドファンディングが立ち上げられた[21]。
実装分野は次の通り。
OpenCVの機能はいくつかのライブラリモジュールに分割して実装されている。モノリシックな1ファイル（worldモジュール）にビルドすることも可能であるが[22]、通常は必要なものだけ個別のモジュールとしてビルドする。
ビデオ入出力モジュールではWebカメラに代表されるUVCデバイスを扱うことができる。モジュールをビルドする際に、サポートするバックエンドとしてFFmpeg、Video4Linux、Video for Windows、DirectShow、Media Foundation、OpenNIなどを選択することができる[23][24]。
OpenCV 2.1[25] でSSE拡張命令を使用した最適化コードが実装されている。OpenCV 2.4.3でIntel TBBやOpenMP、AppleのGCD、Windowsの同時実行ランタイムなどを利用した並列化cv::parallel_forが実装されている[26]。OpenCV 3.0でIntel IPPのサブセットがIPPCVとして寄贈され、デフォルトで使用されるようになった[27]。OpenCV 3.1ではクロスプラットフォームなSIMDアクセラレーションのためのUniversal Intrinsicsが導入され[28]、従来からのSSE (x86) 命令のサポートに加え、AVX (x86) 命令やNEON (ARM) 命令のサポートも加わっている。OpenCV 3.3.1ではPPC64（64ビットPowerPC）アーキテクチャへの最適化もVSX命令への対応によって実現されている[29]。
OpenCV 2.2[30] でCUDAを使ったアクセラレータであるgpuモジュール、OpenCV 2.4.3[31]でOpenCLを使ったアクセラレータであるoclモジュールが追加された。gpuモジュールを有効にするためには、OpenCVをWITH_CUDA=ON構成でビルドする必要がある[32]。また、oclモジュールを有効にするためには、OpenCVをWITH_OPENCL=ON構成でビルドする必要がある[33]。なおOpenCV 2.4.11時点で、公式のWindows用ビルド済みバイナリではCUDAは有効にされていないが、OpenCLは有効にされている。またgpuモジュールおよびoclモジュールはともに、従来のCPUベースのOpenCV機能と比べて、対応するチャンネルフォーマットに関して制約がある。そのほか、gpuモジュールを使用するためには、CUDAに対応したNVIDIA製GPUを、そしてoclモジュールを使用するためには、OpenCL 1.1に対応したハードウェアを用意する必要がある。
なお、OpenCV 3.0ではgpuモジュールはcudaモジュールに改称され、また独立したoclモジュールは廃止されてOpenCVの各モジュールに透過API (Transparent API, T-API) として分散・融合されている[34][35]。OpenCV 3.0にはOpenCLの相互運用を可能とするラッパーAPIも用意されており、OpenCL-C言語でカスタムカーネルを記述できるほか、OpenCL 1.2サポートを有効にしてOpenCVをビルドすることで、OpenCL 1.2対応のプラットフォームおよびデバイス上でOpenCL 1.2の機能（カーネルの分割コンパイル＆リンクなど）を使えるようになる[36]。また、オプションとしてOpenCL 2.0もしくはAMD (HSA) 拡張のShared Virtual Memoryもサポートしている[37]。
公式に提供されているOpenCV APIとして、C/C++用インターフェイスのほか、Java、Python、MATLABバインディングなどが存在するが、そのほかにも非公式の各種言語向けのラッパーが存在する。
OpenCV 4.4では、Objective-CとSwift用のバインディングが公式に取り込まれた[38]。
| 典拠管理データベース: 国立図書館 |
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