OpenCV 4.7.0版本更新亮点：DNN模块增强与多平台支持

知识点： 1. OpenCV概述： OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV包含了一系列C++、C、Python、Java等语言的编程函数，主要用于实时计算机视觉。OpenCV项目由Intel支持，并且在BSD许可证下发布。 2. DNN模块： DNN（深度神经网络）模块是OpenCV中的一个功能模块，专门用于加载预训练的深度神经网络模型，并进行图像识别、视频分析等操作。DNN模块支持多种深度学习框架如Caffe、TensorFlow、Torch/PyTorch和ONNX等。 3. 支持的新增特性与修复： - 改进的层/支持更多模型：OpenCV 4.7.0版本中对DNN模块的某些层进行了改进，并支持了更多的模型。例如Scatter和ScatterND层（编号#22529）以及Tile层（编号#22809）的改进和添加，这些层的改进使得处理具有更高效率和灵活性。 - Slice层的修复（支持负步长#22898）：Slice层是DNN模块中的一个层，负责从输入张量中选取一定范围的切片。此版本修复了Slice层不支持负步长的问题，使得切片操作更加灵活。 - 支持ONNX的一些reduce层（编号#21601）：OpenCV现在提供了对ONNX（Open Neural Network Exchange）标准中一些reduce层的支持。ONNX是一个开放的生态系统，它允许不同深度学习框架之间转换模型。 - Tile层的支持（编号#22809）：Tile层是DNN模块的一部分，它允许将输入张量复制若干次来生成新的张量。这个特性在处理图像和信号时非常有用。 - 新增CANN后端支持（编号#22634）：CANN（Cloud AI Network）是华为推出的面向AI计算的异构计算架构。OpenCV 4.7.0版本新增了对CANN后端的支持，为使用华为AI芯片的用户提供加速推理的能力。用户可以通过提供的链接（***）访问到相关的手册和指南。 - 为多类物体检测增加了批处理的NMS（编号#22857）：非极大值抑制（NMS）是一种用于物体检测算法中去除重叠检测框的技术。在多类物体检测场景中，批处理NMS能够有效地提高检测速度和准确性。 - 加速卷积运算，特别是针对ARM CPU（编号#21910和#22905）：OpenCV在该版本中通过优化Winograd卷积算法，显著提升了ARM CPU上的卷积运算速度，这使得在移动设备和嵌入式系统上进行图像处理和机器视觉任务变得更加高效。 - Winograd的卷积优化：Winograd算法是一种减少卷积运算复杂性的算法，通过减少乘法运算次数来加快卷积运算，尤其适用于低功耗和低延迟的应用场景。 4. OpenCV与Java： OpenCV与Java的结合允许Java开发者利用OpenCV的功能库，进行图像处理和计算机视觉相关的开发任务。opencv-470.jar是OpenCV 4.7.0版本对应的Java库文件，它包含了DNN模块以及其他OpenCV功能的Java接口。通过添加opencv-470.jar到Java项目的类路径（classpath），开发者就可以使用Java调用OpenCV提供的API。 5. 系统架构与文件名称列表： opencv-470.jar、x64、x86：opencv-470.jar文件是该版本OpenCV Java库的发布文件。而x64和x86是指文件支持的系统架构版本，x64指的是支持64位操作系统，x86指的是支持32位操作系统。这意味着用户可以将该库用于不同系统架构的机器上进行开发和部署。 通过这些知识点，我们可以看到OpenCV 4.7.0版本在DNN模块方面的更新和改进，以及如何通过Java接口使用OpenCV的功能进行开发。同时，也可以了解到OpenCV库如何支持不同系统架构的平台。