什么是OpenCV

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library

opencv

。

OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于[1] （开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。[2] 最新版本是2.4.9。

OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。

OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。[3] 

（注：OpenCV 2.0版的代码已显著优化，无需IPP来提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）

为什么有OpenCV

计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：

1.研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）

2.耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）

3.依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状。而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发。OpenCV致力于成为这样的标准API。

OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其

OpenCV与其它视觉函数库性能对比

执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较。