介绍
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，已成为算法理解图像和视频的重要工具集。OpenCV 能够处理实时视觉应用，并配备了 2500 多种优化算法，在面部识别、自动驾驶汽车、机器人等众多应用中发挥着至关重要的作用。
历史与演变
OpenCV 的种子早在 1999 年就由英特尔公司播下，当时的远见目标是推动计算机视觉技术普及大众。计算机视觉领域的领军科学家 Gary Bradski 最初编写该库的目的是为研究人员和开发人员提供通用基础设施，以加快机器感知的使用。英特尔于 2006 年推出了 OpenCV 1.0 版。
到 2012 年，OpenCV 已引起全世界的关注，并引起了机器人研究实验室和技术孵化器 Willow Garage 的兴趣。他们不仅管理 OpenCV，还推出了更敏捷的版本 OpenCV 2，以应对许多现代算法挑战。随着 OpenCV 2 成为行业标准，OpenCV 3 于 2015 年推出，提供更好的结构绑定、透明度、增强模块等。
需求与进化
自诞生以来，OpenCV 就被证明是开发人员和研究人员的福音。凭借针对实时应用的优化和各种多功能库，OpenCV 为复杂的视觉问题提供了经济高效的解决方案。这为机器人、监控等领域带来了巨大的飞跃，其中最突出的是自动驾驶汽车驾驶辅助系统的开发。
近年来，随着 GPU 处理和深度学习框架的兴起，OpenCV 的功能也呈指数级增长。它的出现成为通过并行算法、GPGPU（图形处理单元上的通用计算）计算和 CUDA 优化来增强实时处理的催化剂。
缺点
尽管 OpenCV 具有诸多优势，但它也有自己的局限性。虽然它对于算法原型设计非常有效，但由于其整体结构，开发复杂应用程序时可能会很麻烦。它还缺乏深度的深度学习模块，默认情况下，它使用 CPU，而并行化 GPU 计算的代码对于初学者来说可能具有挑战性。
最新版本
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