OpenCV：OpenCV4.0更新

OpenCV4.0已经发布一段时间，更新在官方提示中，重要的是添加了ONNX接口和KinectFusion算法；

Release highlights:

OpenCV is now C++11 library and requires C++11-compliant compiler. Minimum required CMake version has been raised to 3.5.1.
A lot of C API from OpenCV 1.x has been removed.
Persistence (storing and loading structured data to/from XML, YAML or JSON) in the core module has been completely reimplemented in C++ and lost the C API as well.
New module G-API has been added, it acts as an engine for very efficient graph-based image procesing pipelines.
dnn module was updated with Deep Learning Deployment Toolkit from the OpenVINO™ toolkit R4. See the guide how to build and use OpenCV with DLDT support.
dnn module now includes experimental Vulkan backend and supports networks in ONNX format.
The popular Kinect Fusion algorithm has been implemented and optimized for CPU and GPU (OpenCL)
QR code detector and decoder have been added to the objdetect module
Very efficient and yet high-quality DIS dense optical flow algorithm has been moved from opencv_contrib to the video module.
More details can be found in previous announces: 4.0-alpha, 4.0-beta, 4.0-rc and in the changelog

Branch 3.4 will be switched to maintanence mode: only bugfixes and light features will be accepted. BTW, release 3.4.4 is ready too!

重要更新：

OpenCV 4.0 现在是一个 C++11 库，要求 C++11 兼容的编译器。所需的 CMake 至少是 3.5.1 版本。

移除 OpenCV 1.x 中的大量 C API。core 模块中的 Persistence（用于存储和加载 XML、YAML 或 JSON 格式的结构化数据）可以完全使用 C++ 来重新实现，因此这里的 C API 也被移除。

添加了新模块 G-API，它可作为基于图的高效图像处理流程。

dnn 模块包括实验用 Vulkan 后端，且支持 ONNX 格式的网络。

实现了流行的 Kinect Fusion 算法，且为 CPU 和 GPU (OpenCL) 进行优化。

objdetect 模块中添加了二维码检测器和解码器。将高效、高质量的 DIS dense optical flow 算法从 opencv_contrib 移到 video 模块。

此外，OpenCV 4.0 支持 Mask-RCNN 模型，性能也有所提升，图像处理操作可实现 15%-30% 的速度提升。

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