OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在标题中提到的“opencv3.3.1完整包.rar”是一个压缩文件，其中包含了OpenCV 3.3.1版本的源代码和其他相关文件。这个版本的OpenCV是一个关键里程碑，因为它引入了许多新特性、优化和修复了已知问题。
描述中提到了“opencv-3.3.1.tar.gz”和“opencv_contrib-3.3.1.tar.gz”两个文件。`opencv-3.3.1.tar.gz`是OpenCV的基本源代码包，包含了核心功能和算法。而`opencv_contrib-3.3.1.tar.gz`是OpenCV的一个扩展模块，它包含了更多实验性的、非官方支持的模块，如面部分析、文字识别、XFeatures2D等，这些功能对于深度学习和高级计算机视觉应用非常有用。将这两个文件一起使用可以确保在编译时包含所有必要的模块，避免因缺失依赖而导致的编译错误。
在编译OpenCV时，通常需要先解压这两个文件，然后配置编译选项，指定安装路径，以及是否包含额外的模块（如使用`opencv_contrib`）。编译过程通常包括`cmake`，`make`和`make install`三个步骤，这会创建一个可链接库和头文件，供开发者在项目中引用。
OpenCV在人工智能领域有着广泛的应用。它支持多种编程语言，如C++, Python, Java等，使得开发者能够灵活选择合适的开发环境。在机器学习和深度学习方面，OpenCV可以配合TensorFlow、Keras等框架进行图像预处理、特征提取，甚至直接训练模型。例如，使用OpenCV的dnn模块可以直接加载预训练的深度学习模型，进行图像分类、物体检测或人脸识别。
在OpenCV 3.3.1版本中，一些重要的改进和新增功能包括：
1. 支持最新的深度学习框架，如TensorFlow和Caffe。
2. 引入了新的图像处理函数，提升了性能和易用性。
3. 对现有的特征检测和描述子算法进行了优化，如SIFT和SURF。
4. 在视频分析和跟踪模块中增加了新算法。
5. 提供了更好的GPU加速支持，尤其是在深度学习操作上。
OpenCV 3.3.1是一个全面的计算机视觉工具包，适用于各种视觉任务，从基础的图像处理到复杂的深度学习应用。通过完整包提供的所有文件，用户可以方便地编译、安装并利用OpenCV的强大功能进行开发。无论是学术研究还是工业应用，OpenCV都是一个不可或缺的工具。
