OpenCV是一個開源的計算機視覺和機器學習庫，可以在不同的操作系統（如Windows、Linux和Android）上運行。它使用C++、Python和Java等語言編寫，可以進行各種圖像處理任務，例如物體檢測、圖像分割、人臉識別、人臉跟蹤、運動分析等。 OpenCV可以通過使用很多算法來實現這些任務，例如SIFT、SURF、ORB和FAST算法等。此外，OpenCV還允許用戶在其基礎上構建自己的應用程序。OpenCV是應用程序開發者和研究人員進行計算機視覺和機器學習研究的首選工具，因為它易于使用和自定義，并且具有極高的靈活性和可擴展性。

使用方法

配置環境變量：
在系統變量里面新建變量，名為 OPENCV ，值為自己解壓opencv路徑下的build路徑，如 D:\Program Files\opencv\build。

Tip
這一步是方便以后如果opencv路徑改變了，只需要修改此變量就可以了，而不必做大范圍修改。
在系統變量里面編輯 Path 變量，在末尾添加 ;%OPENCV%\x86\vc12\bin 。

Note
x86和x64分別表示32bit和64bit的VS工程，根據自己的工程來修改，否則雖編譯成功但會運行錯誤；vc10, vc11, vc12 分別表示VS2010, VS2012, VS2013的Visual Studio使用的編譯器版本，根據自己的VS版本來填寫正確的編譯器版本號。
VS內配置Opencv
這里用VS屬性表的方式將Opencv配進工程，每次只需要添加屬性表即可完成配置，比手工界面配置方便很多。
屬性管理器 -> 右鍵 "test"（工程名） -> 添加現有屬性表

找到之前新建或者下載的屬性表（ D:\Program Files\opencv\opencv248.props ），添加進工程

測試
解決方案資源管理器 -> 源文件（右鍵）-> 添加 -> 新建項

Visual C++ -> C++文件：輸入名稱test點添加

功能特色

計算機視覺市場巨大而且持續增長，且這方面沒有標準API，如今的計算機視覺軟件大概有以下三種：
1.研究代碼（慢，不穩定，獨立并與其他庫不兼容）
2.耗費很高的商業化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）
3.依賴硬件的一些特別的解決方案（比如視頻監控，制造控制系統，醫療設備）這是如今的現狀。而標準的API將簡化計算機視覺程序和解決方案的開發。OpenCV致力于成為這樣的標準API。
OpenCV致力于真實世界的實時應用，通過優化的C代碼的編寫對其執行速度帶來了可觀的提升，并且可以通過購買Intel的IPP高性能多媒體函數庫(Integrated Performance Primitives)得到更快的處理速度。右圖為OpenCV與當前其他主流視覺函數庫的性能比較。

特點

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源計算機視覺庫，提供了廣泛的計算機視覺算法和工具，包括：

1. 圖像處理和分析：包括圖像變換、濾波、邊緣檢測、圖像分割等等。

2. 物體識別和跟蹤：包括目標檢測、目標跟蹤、人臉識別等等。

3. 機器學習：包括分類、聚類、回歸、支持向量機等等。

4. 圖像檢索：包括圖像匹配、圖像檢索等等。

5. 人機交互：包括手勢識別、姿態估計等等。

應用領域

1、人機互動
2、物體識別
3、圖像分割
4、人臉識別
5、動作識別
6、運動跟蹤
7、機器人
8、運動分析
9、機器視覺
10、結構分析
11、汽車安全駕駛

OpenCV優勢

1. 開源免費：OpenCV是一個完全免費的開源計算機視覺庫，開發者可以自由使用、修改和分發。

2. 跨平臺：OpenCV可在多種操作系統上運行，包括Windows、Linux、Mac OS等等。

3. 多語言支持：OpenCV支持多種編程語言，包括C++、Python、Java等等。

4. 大量算法庫：OpenCV提供了廣泛的計算機視覺算法和工具，包括圖像處理和分析、物體識別和跟蹤、機器學習等等。

5. 容易集成：OpenCV易于與其他庫集成，如OpenGL、Qt、Boost等等。

6. 活躍的社區：OpenCV有一個活躍的社區，提供支持、文檔、示例代碼等等。

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