# OpenCV是一个基于C/C++语言的开源图像处理函数库
# 其代码都经过优化，可用于实时处理图像
# 具有良好的可移植性
# 可以进行图像/视频载入、保存和采集的常规操作
# 具有低级和高级的应用程序接口（API）
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它的主要用途在于实时图像处理和分析。OpenCV作为一个功能强大的工具集，提供了丰富的图像处理功能，包括但不限于图像载入、保存、采集以及各种视觉分析算法。
OpenCV支持多种编程语言，但其核心是使用C/C++语言编写。为了方便不同语言的开发者使用，OpenCV提供了包括C++、Python、Java等多种语言接口。其核心代码经过优化，因此非常适合于实时应用，例如视频监控、实时图像处理等。
可移植性是OpenCV的另一个重要特性。由于其良好的设计，OpenCV库能够在多种操作系统上运行，如Windows、Linux、Mac OS等，这使得它成为了一个跨平台的库。开发者可以在不同的操作系统上进行开发和测试，而无需担心兼容性问题。
OpenCV的功能可以分为两大类：低级和高级API。低级API主要是对原始图像数据的操作，包括像素值的获取和设置、图像的初步处理等；而高级API则提供了更为复杂的图像处理功能，如特征检测、物体识别、机器学习等。
OpenCV库在机器视觉领域里应用广泛。例如，许多消费级相机中包含的人脸检测技术，很多都是基于OpenCV开发的。这些技术不仅限于相机应用，它们还被应用于更加广泛和多样化的场景。在制造业中，许多产品都使用视频检测设备进行质量控制，比如监控水果和蔬菜的品质，确保产品标签的正确位置，检查织物是否有瑕疵，以及检查每个像素是否正常工作在LCD屏幕上等等。这些应用程序多数都使用了OpenCV的例程。
随着计算机视觉和机器感知应用的快速增长，OpenCV在监控和安全方面的应用也日益增加。比如，监控机场和火车站的安全摄像头，越来越多的监控矿用设备、防止游泳池溺水事故以及监控高速公路的交通流量和事故等，都开始使用计算机视觉技术。OpenCV因其BSD许可证，鼓励商业用途，因此在很多监控系统中得到了部署。
计算机视觉技术的应用也延伸到了城市和道路管理领域。例如，Google的卫星和飞机图像拼接、Google Earth和Google Maps的街景拼接等，都用到了图像处理技术。这些技术的应用不仅限于图像处理，还涉及到了从图像中提取有用信息的高级处理。
在时间线上，OpenCV得到Willow Garage的积极支持。Willow Garage是一家位于加州门洛帕克的机器人研究机构，它在OpenCV早期支持较少时提供了帮助。Shiqi Yu对OpenCV文档进行了中文翻译，支持了OpenCV在中国的发展和应用。新版的OpenCV 2.0于2009年9月发布，与中文翻译的发布时间恰当地对应。
OpenCV的应用不仅限于工业和商业领域，它还是计算机视觉和机器学习领域研究者的宝贵资源。它对推动计算机视觉技术在各行业的发展起到了关键作用，是计算机视觉领域不可或缺的工具。通过不断的技术更新和社区支持，OpenCV已经成为了图像处理和计算机视觉应用的一个重要标准。
