OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一個基于BSD許可[1] （開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。[2] 最新版本是3.3 ，2017年8月3日發布[3] 。

OpenCV 擁有包括 500 多個C函數的跨平臺的中、高層 API。它不依賴于其它的外部庫——盡管也可以使用某些外部庫。
OpenCV 為Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 這意味著如果有為特定處理器優化的 IPP 庫， OpenCV 將在運行時自動加載這些庫。

（注：OpenCV 2.0版的代碼已顯著優化，無需IPP來提升性能，故2.0版不再提供IPP接口）

OpenCV是一個用于圖像處理、分析、機器視覺方面的開源函數庫.

無論你是做科學研究，還是商業應用，opencv都可以作為你理想的工具庫，因為，對于這兩者，它完全是免費的。

該庫采用C及C++語言編寫，可以在windows,linux,macOSX系統上面運行。該庫的所有代碼都經過優化，計算效率很高，因為，它更專注于設計成為一種用于實時系統的開源庫。opencv采用C語言進行優化，而且，在多核機器上面，其運行速度會更快。它的一個目標是提供友好的機器視覺接口函數，從而使得復雜的機器視覺產品可以加速面世。該庫包含了橫跨工業產品檢測、醫學圖像處理、安防、用戶界面、攝像頭標定、三維成像、機器視覺等領域的超過500個接口函數。

同時，由于計算機視覺與機器學習密不可分，該庫也包含了比較常用的一些機器學習算法。或許，很多人知道，圖像識別、機器視覺在安防領域有所應用。但，很少有人知道，在航拍圖片、街道圖片（例如googlestreetview）中，要嚴重依賴于機器視覺的攝像頭標定、圖像融合等技術。

近年來，在入侵檢測、特定目標跟蹤、目標檢測、人臉檢測、人臉識別、人臉跟蹤等領域，opencv可謂大顯身手，而這些，僅僅是其應用的冰山一角。

如今，來自世界各地的各大公司、科研機構的研究人員，共同維護支持著opencv的開源庫開發。這些公司和機構包括：微軟，IBM，索尼、西門子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、劍橋。。。。

廢話不少，其實，下面這一句就夠了：

opencv是一個封裝好了的計算機視覺的函數庫，并不是獨立的軟件，而是c語言的工具，安裝后在vc或vs中配置一下就可以調用里面的函數。

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opencv 2.4.10 官方最新版

這里再分享本站幾本有關OpenCV學習的電子書，免費下載，供大家學習參考。