OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法，广泛应用于图像分析、机器学习、人脸识别、物体识别等领域。标题提到的"opencv2.4.13.2"是OpenCV的一个特定版本，发布于2016年，对于一些开发者来说可能是稳定且兼容性良好的选择。
OpenCV 2.4系列是OpenCV发展过程中的一个重要里程碑，相比早期版本，它引入了C++接口，使得代码更加简洁和高效，并且支持多种编程语言如C++、Python、Java等。在OpenCV 2.4.13.2中，我们可以期待以下关键特性：
1. **模块化设计**：OpenCV 2.4引入了模块化的设计，用户可以根据需要选择加载特定的模块，如core（核心）、imgproc（图像处理）、calib3d（相机标定与三维重建）、features2d（特征检测与描述符）、objdetect（对象检测）等，提高了灵活性和性能。
2. **高GUI性能**：该版本提供了用于图像显示的HighGUI模块，使用Qt库改进了用户界面，使得图像显示和交互更为流畅。
3. **加速计算**：OpenCV支持多线程计算和硬件加速，如利用Intel的IPP库进行CPU优化，以及GPU加速功能，通过CUDA模块实现GPU上的并行计算。
4. **新算法和改进**：在OpenCV 2.4.13.2中，包含了最新的特征检测算法（如ORB、BRISK、AKAZE等），以及改进的物体识别和人脸检测方法，这些都有助于提升图像分析的准确性和效率。
5. **机器学习库**：该版本的OpenCV集成了机器学习库（ML），包括SVM（支持向量机）、KNN（K最近邻）、决策树等算法，为开发者提供了丰富的机器学习工具。
6. **Python绑定**：Python接口在2.4版本中得到了加强，使其成为快速原型开发和教学的良好选择，同时支持NumPy数组，便于与其他科学计算库集成。
7. **广泛的文档和支持**：OpenCV社区提供详尽的API文档、教程和示例代码，方便用户学习和应用。
8. **兼容性**：OpenCV 2.4.13.2兼容多个操作系统，如Windows、Linux、Mac OS X，以及移动平台如Android和iOS，具有广泛的适用性。
由于国内下载OpenCV的速度可能较慢，将这个版本放在可下载的位置是为了方便国内开发者获取。解压后的"opencv-2.4.13.2"文件夹中，通常包含源代码、预编译的库文件、头文件以及示例项目，用户可以根据自己的需求进行编译或直接链接使用。
总结而言，OpenCV 2.4.13.2是一个功能强大、易用且高效的计算机视觉库，它的出现极大地推动了图像处理和计算机视觉领域的研究与应用。对于初学者和专业人士来说，都是一个值得学习和使用的工具。
