صدور OpenCV 5: محرك DNN معاد بناؤه وقفزة في دعم ONNX

صدرت OpenCV 5. نشر فريق OpenCV الإصدار في 4 يونيو 2026 ووصفه بأنه من أهم الإصدارات في تاريخ المكتبة. تمتلك OpenCV أكثر من 86 ألف نجمة على GitHub وأكثر من مليون تثبيت يوميًا، وتستند إليها الروبوتات والفحص الصناعي والتصوير الطبي وواقع الواقع المعزّز والافتراضي وجزء كبير من أنظمة رؤية الحاسوب في الإنتاج. ومن المقرر إطلاق حزمة pip في 8 يونيو، وقد تزامن الإصدار مع مؤتمر CVPR 2026 في دنفر.

محرك DNN معاد بناؤه

التغيير الأبرز هو محرك تعلّم عميق جديد. ووفقًا للفريق، ارتفعت تغطية عوامل ONNX من نحو 13% في سلسلة 4.x إلى أكثر من 64% في OpenCV 5. كان المحرك القديم يستورد جزءًا صغيرًا من مجموعة عوامل ONNX ويعاني مع الأشكال الديناميكية؛ أما الجديد فيقوم على رسم بياني مُنمّط للعمليات مع استنتاج الأشكال وطيّ الثوابت ودمج العوامل. أصبحت النماذج ذات الرسوم الفرعية If وLoop والأشكال الرمزية والديناميكية ورسوم quantize/dequantize تُحمَّل الآن. ويدمج دمج Attention وMatMul النمط MatMul ← Softmax ← MatMul في قلب المحوّلات في عملية انتباه موحّدة واحدة، مدعومة بتنفيذ على نمط FlashAttention.

ثلاثة محركات خلف واجهة واحدة

نادرًا ما تُفسد الترقيات المسارات القائمة: تقبل عائلة دوال readNet وسيط engine. المحرك الافتراضي ENGINE_AUTO يجرّب الجديد أولًا، ثم يعود إلى مسار 4.x الكلاسيكي إذا فشل تحميل النموذج. ويفرض ENGINE_NEW محرك الرسم البياني، وهو يعمل حاليًا على المعالج فقط. ويحتفظ ENGINE_CLASSIC بالمحرك القديم ويبقى المسار إلى CUDA وOpenVINO. أما ENGINE_ORT فيستخدم نسخة ONNX Runtime المضمّنة. أُجريت القياسات على المعالج (Intel Core i9-14900KS، Ubuntu 24.04): XFeat ‏6.56 مللي ثانية مقابل 8.61، وDINOv2 small ‏23.78 مقابل 29.58، وYOLOv8n ‏10.9 مقابل 12.15، وOWLv2 ‏1090 مقابل 1489، وBiRefNet ‏7178 مقابل 9503. وتتراوح الأفضلية بين 4% و36% حسب النموذج.

نماذج لغوية وإكمال الصور ونواة أخف

تستطيع OpenCV 5 تشغيل النماذج اللغوية الكبيرة والنماذج البصرية-اللغوية داخل وحدة DNN مباشرة، مع مُرمِّز رموز مدمج وذاكرة KV للفك التوليدي؛ وتدعم Qwen 2.5 وGemma 3 وPaliGemma وعائلة GPT-2، وقد طابق اختبار Qwen 2.5 ناتج ONNX Runtime رمزًا برمز. وتُنفَّذ إزالة الأجسام بنموذج LaMa في تمريرة forward واحدة. وتستبدل وحدة Features الجديدة وحدة Features2D بكاشفات متعلَّمة ALIKED وDISK ومطابق LightGlue، فيما تبقى SIFT وORB. وأضيفت إلى النواة أنواع FP16 وBF16 ودعم Mat بأبعاد 0D و1D والبثّ والتوافق مع NumPy 2.x والوسائط المسمّاة؛ وأُهمل واجهة C القديمة وصار C++17 الحد الأدنى. وتربط طبقة تسريع العتاد الجديدة نوى Intel IPP وArm KleidiCV وQualcomm FastCV وRISC-V Vector بشفافية، مع تسريع مُعلن بثلاث إلى أربع مرات في عمليات ARM الشائعة.