OpenCV 3.0 alpha がリリースされた

8/21に公式から3.0アルファの公式アナウンスがあった

公式のアナウンスをおおまかに訳してみた

概略
プロジェクトの構成を、mainとcotribに分割

contribには、顔認識、文字検出、文字認識、新たなエッジ検出、state-of-art inpainting, 奥行き処理, 新オプティカルフロー and 追跡アルゴリズム など追加されている

mainとcontribの違い

contribのユニットテストはまだ定期的に行われていない

• ビルドには、CMakeのオプションに、OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/modules を設定
• ドキュメントは、docs.opencv.org/masterに自動で作成される。最終版では、より統一性が整えられる
• mainは、Itseezがサポートし、安定だが、新規性が少ない
• opencv_contribは、実験的はコードのためのものである。いくつかいは、APIが変更されるかもしれない
• あなたの新規アルゴリズムの投稿のための場所である

２　Intel and AMDの協力により、T-API (“transparent API”)と呼ばれる技術を通じて、多くのアルゴリズムで容易にGPUを利用できるようになった。

専用のガイドを準備するので、目を通して、サンプルを試してほしい

３　Intelは、さらに、OpenCVのユーザに、無償で、Intel Integrated Performance Primitives (IPP) を提供した。
IPP対応OpenCVとアプリケーションを無償で再配布できる。
IPPに、いくつかのAPIでは、かなりの速度向上がえられた。

４　新規機能

• 文字検出と認識
• HDR
• KAZE/A-KAZE特徴量
• Smart segmentation and edge-aware filters
• Waldboostによる車検出
• TLD tracker and several common-use optimization algorithms
• Matlab 連携
• Python 3を含む連携拡張とチュートリアル
• VTK使用による3D表示
• RGBDモジュール
• 線検出
• 多くの写真用アルゴリズム
• Shape descriptors, matching and morphing shapes
• 長期追跡と、saliency-based improvements
• ポーズ推定とチュートリアル
• Line descriptors and matchers
• ライブラリの改善
• NEON最適化
• foreach loopの高速化
• Image alignment (ECC algorithm)
• GDAL image support
• 魚眼カメラモデル
• OSX framework build script
• Multiple FLANN 改良
• WinRT supportの改善
• Latent SVM Cascade
• Logistic regression
• ５点ポーズ推定

これはアルファ版なので、多くの問題点がある　（Python連携の一部で）
これらは修正中であり、フィードバックを期待している

3.0ベータは、今年秋中旬、最終リリースは、クリスマス休暇までには、準備できるはずである