2.1

(April, 2010)

OpenCV 2.1 は，基本的には OpenCV 2.0 の安定化版ですが，新機能もいくつか追加されています．

>>> 一般的な変更：

  - SVN リポジトリが SourceForge から https://code.ros.org/svn/opencv に移動しました．
    バグトラッカーも https://code.ros.org/trac/opencv/ に移っています．
    また，twitter の OpenCV アカウントもできました！ http://twitter.com/opencvlibrary 

  - OpenCV では，古いlibc-形式の方法を止め，代わりに例外を利用するようにしました．
    つまり，cvGetErrStatus() （現在は，常に0を返します）でエラーコードを調べる代わりに，
    C++ の try-catch 文の内部でOpenCV の関数を呼べば良いだけです．
    今のところ，cv::Exception は，std::exception から派生しています．

  - 現在の OpenCV は，autotools-ベースのビルドスクリプトをサポートしません．
    どのOS上でもOpenCV をビルドする唯一の方法は，CMake (www.cmake.org) を利用することです．
    http://opencv.willowgarage.com/wiki/InstallGuide を参照してください．

  - OpenCV 内のすべての並列ループを，OpenMP から Intel TBB
    (http://www.threadingbuildingblocks.org/) を利用したものに変更しました．
    この OpenCV の並列化版は，MSVC 2008 Express Edition または GCC 4.2 以降を利用することでビルド可能です．

  - SWIG-ベースの Python ラッパーは，まだ含まれていますが，デフォルトではビルドされません．
    一般的には新しいラッパーを利用した方が良いでしょう．
    python サンプルは，James Bowman によって新しい形式のPython ラッパーを利用するように書き換えられています．
    また，元のサンプル自体も James の手によるものです．

  - OpenCV は，MacOSX 10.6 および Windows の 64-bit 版でビルド，動作可能です
    （以下の highgui と 既知の問題 のセクションを参照してください）．
    Windows では，MSVC 2008 と mingw64 で動作することが確認されています．

  - 理論的には，OpenCV はホストCPUを自動的に判断し，
    SSE/SSE2/... 命令が有効ならば，それを利用するようにすることができます．
    つまり，CMake で WITH_SSE* フラグを利用するのは，より安全のためだけです．
    しかし，最大のポータビリティを望むならば，WITH_SSE と WITH_SSE2 をON に，
    SSE* を OFF のままにしておくことがお勧めです．
    WITH_SSE3, WITH_SSSE3, WITH_SSE4_1 を利用した場合，
    Intel の古い Penryn コアやAMDチップと互換性の無いコードを生成する可能性があるからです．

  - Jose Luis Blanco により，実験的な "static" OpenCV のCmake コンフィギュレーションが提供されました．
    OpenCV を静的ライブラリとしてビルドするには，CMake に "BUILD_SHARED_LIBS=OFF" を渡してください．

>>> 新機能，特徴：

  - cxcore, cv, cvaux:

    * Grabcut (http://en.wikipedia.org/wiki/GrabCut) 画像セグメンテーションアルゴリズムが実装されました．
      opencv/samples/c/grabcut.cpp を参照してください．

    * 改良された 新しい one-way ディスクリプタが追加されました．
      opencv/samples/c/one_way_sample.cpp を参照してください．

    * 我々が SGBM(semi-global block matching) と呼ぶ
      H. Hirschmuller 準大域的ステレオマッチングアルゴリズムが加わりました．
      Kolmogorov の グラフカットベースのアルゴリズムよりもはるかに高速で，
      大抵はブロックマッチングの StereoBM アルゴリズムよりも良い結果になります．
      opencv/samples/c/stereo_matching.cpp を参照してください．

    * K. Konolige による StereoBM ステレオ対応点探索アルゴリズムが大きく改善されました：
      left-right 一貫性チェック，speckle フィルタリングが加えられ，
      パフォーマンスが（約20%）向上しています．

    * ステレオ平行化変換後（stereoRectify/cvStereoRectify を参照）の画像の可視領域を
      コントロールすることが可能になりました．
      また，視差を計算する領域（CvStereoBMState::roi1, roi2; getValidDisparityROI）が制限可能になりました．

    * 混合ガウス分布に基づく背景差分アルゴリズムが書き直され，速度と精度が向上しました．
      C++ インタフェース BackgroundSubtractor が提供されています．
      学習された背景モデルを利用して，モデルを更新せずに前景のセグメンテーションを行うことも可能です．
      opencv/samples/c/bgfg_segm.cpp を参照してください．

  - highgui:

    * MacOSX：OpenCVは，Carbon と Quicktime に加えて Cocoa と QTKit バックエンドを含みます．
      なので，OpenCV を 64-bit ライブラリとしてビルドできます．これは Andre Cohen と Nicolas Butko のおかげです．

      しかし，このバックエンドはα版であることに注意してください．
      クラッシュやメモリリークの可能性があるので，単に試してみたい以上の目的に使うならば，
      今のところ，Carbon と Quicktime を利用する方が良いかもしれません．
      その場合，CMake に USE_CARBON=ON と USE_QUICKTIME=ON を渡して
      OpenCV を 32-bit モードでビルドしてください（つまり，Xcode で i386アーキテクチャを選択します）．

    * Windows：MSVC 2008 と mingw64 を用いて，OpenCV を 64-bit モードでビルドできます．

    * （Yannick Verdie によって）フルスクリーン機能が追加されました．
      全画面表示を行うには cvSetWindowProperty(window_name, CV_WINDOW_FULLSCREEN, 1) を呼んでください．
      これは，Cocoa バインディングではまだサポートされていません．

    * （Stefano Fabri によって）gstreamer バックエンドが大きく改善されました．

>>> 新しいテスト：

  - 数ダース分のテストが追加され，今までの多くのテストも OpenCV の正確さを徹底的に検証するように書き直されました．
    その結果，いまいちな値だったテストカバレッジが，非常に良いものになりました（特に，cxcore と cv）．

    Module                 OpenCV 2.0 coverage                 OpenCV 2.1
                             (関数/条件)                      (関数/条件)
    cxcore                      65/54                            91/73
    cv                          52/46                            80/68
    ml                          66/47                            73/52
    highgui                     17/3                             54/27
    cvaux                        0/0                              5/12

  -  Python で書かれた多くの回帰テストが加わりました．
     これは，OpenCV と 新しい形式のバインディングの両方をチェックします．

  - テストデータを別のリポジトリに移しました：https://code.ros.org/svn/opencv/trunk/opencv_extra/testdata.
    これはパッケージには含まれないので，cvtest や mltest の幾つかは，データが無いという結果を表示します．
    このデータをダウンロードして，次の様に cvtest を実行することもできます：
    ./cvtest -d <path_to_opencv_extra>/testdata/cv
    ./mltest -d <path_to_opencv_extra>/testdata/ml

  - テストエンジンが改良されました：
    -tn, -seed, -r フラグが追加されました．
    また，失敗したテストの詳細が，コンソール上に表示されます．

>>> バグ修正：

  - 約 200 個のバグが修正されました．
    修正済，未修正のバグのリストに関しては，以下を参照してください：
    https://code.ros.org/trac/opencv/report
    http://sourceforge.net/tracker/?group_id=22870&atid=376677   

>>> 既知の問題点，制限：

  - 異なるプラットフォームで，時々テストが失敗することがあります．
    おそらくほとんどは，（テストを実行する度にランダムに生成される様な）非常に特殊なテストケースが原因です．
    このテストケースは，関数やテストによって適切に扱われません．
    この内幾つかは，再現，報告されています：
    https://code.ros.org/trac/opencv/ticket/29
    https://code.ros.org/trac/opencv/ticket/113
    https://code.ros.org/trac/opencv/ticket/114  

  - 新しい Python バインディングは，新しい C++ や MLL の機能に対するインタフェースを持っていません．
    これについては，いずれかの OpenCV リリースで取り組まれる予定です．

  - ドキュメントは，未だ完全ではなく，フォーマットや文法上の，または意味的なエラーが存在します．
    我々は，これを定期的に改良していきます．
    最新のオンラインドキュメントをチェックしてみてください：
    http://opencv.willowgarage.com/documentation/c/index.html (C)
    http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/index.html (C++)
    http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/index.html (Python)

  - 修正中のバグもチェックしてみてください：
    https://code.ros.org/trac/opencv/report
    http://sourceforge.net/tracker/?group_id=22870&atid=376677