OpenCV 4.1.2 发布，都有哪些新特性？
DNN 模块
1. Intel 推断引擎 OpenVINO支持：
支持了2019R3版本；
支持modern IR Core API；
新增自定义层管理，现在，所有的OpenCV层 fallbacks 都被实现为IE自定义层，这有助于减少图分支，从而提高效率。
2. 高级API dnn::Model 和特定任务APIdnn::ClassificationModel, dnn::DetectionModel, dnn::SegmentationModel。支持自动预处理和后处理。
性能改进与平台支持
1. 对MIPS CPU架构平台的MSA SIMD（单指令流多数据流）支持；
https://github.com/opencv/opencv/pull/15422
2. 优化OpenCV.js，线程优化+SIMD优化；
https://github.com/opencv/opencv/pull/15371
3. 使用SIMD内联函数进行了更多优化：dotProd，FAST corners检测，HOG，LK金字塔（VSX），norm，warpPerspective等
4. 修复了Cascade Lake CPU的检测问题
社区贡献代码
1. GUI: 支持 topmost window 模式 (Win32/COCOA):
https://github.com/opencv/opencv/pull/14872
2. Java: 修复 Mat.toString() for higher dimensions:
https://github.com/opencv/opencv/pull/15181
3. 实现 colormap "Turbo"
https://github.com/opencv/opencv/pull/15388
4. 改进 QR-Code 检测精度:
https://github.com/opencv/opencv/pull/15356
（之前这一块实在是太弱了，参考：二维码检测哪家强？五大开源库测评比较）
5. 增加了GSoC贡献的基于学习的超分辨率模块:
https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2229
https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2231
6. 改进白色 marker aruco 角点检测精度:
https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2236
7. 增加 aruco 图案生成工具 :
https://github.com/opencv/opencv_contrib/pull/2250
8. 清理了samples/tutorials中的代码
本次发布只是一次小版本迭代，一直以来DNN都是开发重点，且以支持Intel自家推断引擎为主要目标，除此之外，速度优化也是官方一直努力的，新特性倒是没多少，主要来自社区。
原文地址：
https://github.com/opencv/opencv/releases