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OpenCV 2.0
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http://opencv.jp/opencv2-x-tips/changelog_from_11pre

OpenCV 1.1pre から OpenCV 2.0 の変更点（ChangeLog?）

(September, 2009)

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新しい機能と特徴：

  • 一般：
    • Windowsでのインストールパッケージが修正され，プリコンパイルされたバイナリでは MinGW が利用されています．
      • （SourceForge のサイトにあるリリースノートを参照してください）
  • 自動ツールによるビルドを修正しました．
  • MLL:
    • 新形式のクラスのエイリアス（例えば，cv::SVM ~ CvSVM）や，
      • （以前のCvMat だけでなく cv::Mat に対する）学習/予測メソッド，が追加されました．
      • 現在のMLLは，OpenCVのその他の部分に対してよりシームレスに利用できます．
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バグ修正：

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メモ

  • IplImage, CvMat, CvMatND? という画像(行列)を表す型は、OpenCV 2.0以降はMatという1つのクラスにまとめられました。
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2.0 betaの変更点

(September, 2009)

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新しい機能と特徴：

  • 一般：
    • OpenCV のほとんどの機能（cxcore, cv, highgui）に対して，全く新しい C++ インタフェースが導入されました．
      • 一般的に，同じ結果を得るのにも，より短いコードですむようになります．
      • また，メモリの自動管理や，その他多くの利点が得られます．
      • opencv/doc/opencv.pdf の C++ リファレンスセクションと，opencv/include/opencv/*.hpp を参照してください．
      • また，以前のインタフェースはそのままで，現在のバージョンでもサポートされます．
  • ソースディレクトリの構造が再構成されました．
    • 全プラットフォームのすべての外部ヘッダが，一つのディレクトリに置かれています．
  • メインのビルドシステムに CMake http://www.cmake.org （推奨バージョンは 2.6.x）を利用するようになりました．
    • Windows パッケージでは，Visual Studio のプロジェクトファイル，Microsoft Visual C++，Borland C++ または MinGW の makefile? はいずれも提供されません．CMake を利用して生成してください．
    • Mac OS X の場合は，Xcode のプロジェクトファイルを生成することができます．
    • Linux やその他のプラットフォームの場合は，Eclipse や Code Blocks? のようなクロスプラットフォームIDEのプロジェクトファイルや，コマンドラインからOpenCVをビルドするための Makefile を生成することができます．
  • CXCORE, CV, CVAUX:
  • 現在の CXCORE では，様々な線形代数関数（solve，inverte，SVD，determinant，Eigen など）や，それに対応する旧形式の関数（cvSolve，cvInvertなど）内で LAPACK（OpenCV 2.0 では CLAPACK 3.1.1.1）を利用しています．
  • 多くの特徴検出器，物体検出器，ディスクリプタが新たに追加されました．
    • 　（まだそれに関するドキュメントはありませんが），cv.hpp および cvaux.hpp を参照してください：
    • FAST - Edward Rosten から提供された高速なコーナー検出器
    • MSER - Liu Liu から提供された maximally stable extremal regions
    • LDetector - V. Lepetit（別名 YAPE）による高速な円ベースの特徴検出器
    • Fern?-ベースの点分類器，平面物体検出器 - M. Ozuysal and V. Lepetit の研究に基づくものです
    • One-way ディスクリプタ - PCAベースの強力な特徴ディスクリプタ， (S. Hinterstoisser, O. Kutter, N. Navab, P. Fua, and V. Lepetit,Real-Time Learning of Accurate Patch Rectification").Victor Eruhimov の提供です．
    • スピンイメージ3次元特徴ディスクリプタ - A. Johnson の博士論文に基づくもの． 実装は Anatoly Baksheev です．
    • 自己相似特徴 - Rainer Leinhar の提供．
    • HoG 人・物体検出器 - Navneet Dalal のフレームワーク（http://pascal.inrialpes.fr/soft/olt/）の再実装．現在のところ，検出部分だけが移植されていますが，これはオリジナルの学習コードと完全な互換性があります．cvaux.hpp と opencv/samples/c/peopledetect.cpp を参照してください．
    • LBP (Local Binary Pattern) 特徴
    • Haar 特徴ベースの物体検出器の拡張版 - Maria Dimashova による実装．Haar 特徴やLBPをサポートし，その他の特徴も同じように追加できます．
    • 適応的肌色検出器，fuzzy meanshift 追跡器 - Farhad Dadgostar による．cvaux.hpp と opencv/samples/c/adaptiveskindetector.cpp を参照してください．
  • 新形式の HAAR+LbP 物体検出器に対応した，新しい traincascade アプリケーションが追加されました．
    • opencv/apps/traincascade を参照してください．
  • Marius Muja による近似最近傍探索の強力なライブラリ FLANN が，OpenCV に標準で付属し，このライブラリに対する OpenCV 形式のインタフェースが cxcore に入りました．
    • cxcore.hpp と opencv/samples/c/find_obj.cpp を参照してください．
  • PhaseSpace? がバンドル調整エンジンを提供してくれました．cvaux.hpp を参照してください．
  • （G. Farnerback の論文 "Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion" に基づく）密なオプティカルフロー推定関数が追加されました．
    • cv::calcOpticalFlowFarneback? と C++ ドキュメントを参照してください．
  • 全ての画像変形処理（resize, remap, warpAffine, warpPerspective）が，バイキュービックおよび lanczos 補間をサポートします．
  • 新たな線形および非線形フィルタリング処理（filter2D, sepFilter2D, erode, dilate ...）のほとんどが，任意の任意モードをサポートするので，ROIの外側にある有効な画像ピクセルを利用できます
    • （つまり，ROI はもはや「孤立」したものではありません）．C++ ドキュメントを参照してください．
  • GZIP?で圧縮された XML/YAMLファイルを，保存，読み込みできます．例えば：
    • cvSave("a.xml.gz", my_huge_matrix);　というように．
  • MLL：
    • ブースティングやランダムツリーと比較してかなり高速に学習できる
      • Extremely Random Trees が追加されました（Maria Dimashovaによる）．
  • 決定木エンジンとそれに基づくクラス（決定木，Boost，ランダムツリー）を改訂しました：
    • メモリ消費量が減りました（最大 200% の節約）．
    • （OpenCVがOpenMPサポートでビルドされている場合）マルチスレッドで学習が可能になりました．
    • それに特化された低オーバヘッドブランチによって，特に数値変数のブースティング分類器が高速化されました．
  • mltest が追加されました．まだまだ完全ではありませんが，
    • MLLクラスの一部に対する正確性テストを含みます．
  • HighGUI:
    • Linux ステレオカメラのサポート（現在は Videre のカメラのみ）が追加されました．
      • 2眼カメラ，3眼カメラ，... n眼カメラに対して，同一のキャプチャインタフェースが存在します．
  • 画像をメモリ上のバッファに圧縮して置いたり，逆にそれを展開したりすることが可能です．
    • C++ HighGUI リファレンスマニュアルを参照してください．
  • ドキュメント：
    • （James Bowman と Caroline Pantofaru によって）リファレンスマニュアルが，HTMLからLaTeXになりました．そして，オフラインで読むための opencv.pdf と，以下で参照できる最新のオンラインドキュメント（LaTeX->Sphinx->HTML というように変換されたものです）があります．
  • サンプル，その他：
    • Shigi Yu による，目の検出器．
      • opencv/data/haarcascades/*[lefteye|righteye]*.xml を参照してください．
    • 正面顔検出器用のサンプル LBP カスケードが，Maria Dimashova によって作られました．
      • opencv/data/lbpcascades/lbpcascade_frontalface.xml を参照してください．
    • 高品質な体の部位検出器，顔特徴検出器が， Modesto Castrillon-Santana によって提供されました．
      • opencv/data/haarcascades/haarcascade_mcs*.xml を参照してください．
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最適化：

  • 多くの基本関数と画像処理演算（算術演算，幾何学変換，フィルタリングなど）に，SSE2最適化を施し，数倍の高速化を達成しました．
  • IPP のサポートモデルを変更しました．
    • IPP はコンフィグ時にCMakeによって検出され，OpenCV にリンクされます．（しかし，ベータではまだ実装されていません）．
  • パラメータの調整により，PNG エンコーダのパフォーマンスが4倍改善されました．
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バグ修正：

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既知の問題：

  • 現在のところ configure+autotools に基づくビルドは，動作しません．
    • CMake を利用してください．
    • SourceForge の OpenCV バグトラッカーには，まだ約150のオープンされ
      • たバグが残っています．いくつかは実際には修正済ですが，残りのバグの大半は，OpenCV 2.0 リリース版で修正される予定です．
    • IPP はサポートされていません．しかし，新しい OpenCV では，多くの SSE2 コードをインクルードしているので，これは致命的な問題ではありません．（少なくとも，SSE2最適化がなされていない最重要関数に対しては，）2.0 リリース版で，再びサポートされる予定です．
    • ドキュメントは，更新，改良されていますが，まだ多くの作業が残っています：
      • cvaux の新機能のいくつかは，まだドキュメント化されていません．
      • 参考文献の部分が破損しています．
      • 既知のバグや誤字がたくさん残っています．
      • 多くのハイパーリンクが動作しません．
    • 現在ののテストは，（OpenCV 1.x API に対する後方互換性を介して）新機能の一部を部分的にしかカバーしていませんが，もちろんこのカバー率は不十分です．
    • 新形式の Python インタフェースが，まだ取り込まれていません．
  • これらの問題の多くが 2.0 リリース版で対処される予定です．具体的な問題を発見した場合は，バグトラッカーに記録してください：　http://sourceforge.net/tracker/?group_id=22870 バグレポートに，C++/Python の短いサンプルと，問題を再現するのに必要なデータファイルを添付してもらえると，さらに助かります．
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メモ

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インストール

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