OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。标题"opencv_world320"表明这是OpenCV的一个特定版本，即3.2.0版本的世界模块（World module）。在OpenCV中，世界模块是一个综合性的库，集成了所有模块的功能，使得开发者可以方便地一次性链接所有功能，而无需单独引用各个模块。
描述中提到的"OpenCV Windows 64位系统 静态库补充部分"，意味着这个压缩包是为Windows 64位操作系统提供的OpenCV静态库。静态库与动态库相反，程序在编译时会将库的代码直接合并到可执行文件中，这样运行时就不需要依赖外部的库文件，但生成的可执行文件可能会较大。另外，描述还提及剩余部分可以在GitHub的链接中找到，这可能是指完整的OpenCV 3.2.0静态库构建项目或其他相关资源。
在压缩包中的两个文件"opencv_world320d.lib"和"opencv_world320.lib"是静态库文件，其中"320d"表示的是调试版本（Debug version），用于开发和调试阶段，而没有"d"的则是释放版本（Release version），适用于最终部署和产品发布。这两个文件是C++编程中常见的.lib文件，是链接器使用的库文件，它们包含了OpenCV 3.2.0版本的所有功能，允许开发者在C++项目中直接使用OpenCV的各种功能，如图像处理、特征检测、机器学习等。
在使用这些库文件进行开发时，开发者需要在项目的链接器设置中指向这些.lib文件的位置，并且确保编译器设置与库匹配（例如，32位或64位，以及调试或释放模式）。同时，为了能够正确处理OpenCV的头文件，还需要包含相应的头文件目录。
OpenCV 3.2.0版本引入了许多功能，包括但不限于：
1. 图像和视频处理：提供了一系列函数，如图像读取、显示、转换、裁剪、滤波、色彩空间转换等。
2. 特征检测：如SIFT、SURF、ORB等，用于图像关键点检测和描述符提取。
3. 机器学习和深度学习：支持SVM、决策树、随机森林等传统机器学习算法，以及CNN（卷积神经网络）等深度学习框架。
4. 目标检测：如Haar级联分类器、HOG检测器等，可用于人脸识别和其他对象检测任务。
5. 三维重建：提供了立体视觉、结构光、多视图几何等相关算法。
6. 图像拼接：用于全景图像的创建。
7. 实时视频处理：可以实时处理摄像头输入，进行各种视觉效果的实现。
在实际应用中，开发者可以根据需求选择相应模块，并利用OpenCV提供的API来实现。对于初学者，OpenCV的官方文档、教程和社区资源是很好的学习资料，可以帮助快速上手并深入理解计算机视觉技术。在开发过程中，注意处理好错误和异常，以及优化性能，以获得更好的用户体验。
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