一、基本概念
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library 。
OpenCV于1999年由Intel建立，现在由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。[1]最新版本是2.2。
二、应用领域
1、人机互动
2、物体识别
3、图象分割
4、人脸识别
5、动作识别
6、运动跟踪
7、机器人
三、OpenCV的优势
为什么有OpenCV
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，目前的计算机视觉软件大概有以下三种：
1.研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）
2.耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）
3.依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）
这是目前的现状。而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发。OpenCV致力于成为这样的标准API。
OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。右图为OpenCV与现在其他主流视觉函数库的性能比较。
