OpenCV是什么？
OpenCV是被广泛使用的基于BSD许可协议的开源计算机视觉库，但从OpenCV5.0将开始使用Apache2协议。OpenCV底层由C/C++实现，同时提供了Python、Java、JavaScript、Ruby、MATLAB等语言的接口；它累计下载次数超过两千万；庞大而不紊乱，超过百万行代码而模块独立，逻辑清晰。OpenCV从1.x到5.x的演化
OpenCV1.x：OpenCV起源于Intel公司基于C语言开发的经典的CV算法库。显然基于C的单线程API，面临内存管理、指针等C语言固有的复杂。年10月1.0发布，部分使用了C++，同时支持Python，其中已经有了randomtrees、boostedtrees、neuralnets等ml方法，完善对图形界面的支持。年10月1.1pre1发布，使用VS构建，Pythonbindings支持Python2.6，Linux下支持Octavebindings，加入了SURF、RANSAC、Fastapproximatenearestneighborsearch等，FaceDetection(cvHaarDetectObjects)也变得更快。OpenCV2.x：随着C++的持续流行，2.x发布，提供C++API，为了向前兼容，仍保留了对CAPI的支持。从年开始，2.x不再频繁支持和更新CAPI，而是集中在C++API，CAPI仅作历史兼容。年9月2.0beta发布，主要使用CMake构建，加入了很多新特征、描述子等，如FAST、LBP等。年4月2.1版本，加入了Grabcut等，可以使用SSE/SSE2指令集。年10月，2.2版本发布，加入opencv_imgproc、opencv_features2d等模块，同时有了opencv_contrib放置尚未成熟的代码。年6月起的2.3.x版本、年4月起的2.4.x版本，加强对GPU、SIMD、JavaforAndroid、OpenCL、并行化的支持等。OpenCV3.x：随着3.x的发布，1.x的CAPI将被逐步废弃。3.x与2.x部分兼容，与2.x相比，3.x的大部分方法都使用了OpenCL加速。年8月3.0alpha发布，除大部分方法都使用OpenCL加速外，3.x默认包含以及支持使用IPP。同时，matlabbindings、FaceRecognition、SIFT、SURF、textdetector、motiontemplatessimpleflow等都移到了opencv_contrib下（存放了尚未稳定的代码以及涉及专利保护的技术实现），大量涌现的新方法也包含在其中。随着深度学习在CV领域的大放异彩，年8月3.3版本，年12月开始的3.4.x版本，opencv_dnn从opencv_contrib移至opencv，同时OpenCV开始支持C++11标准，深度神经网络的获得主要支持，opencv_dnn被持续改进和扩充。OpenCV4.x：年10月4.0.0发布，全面转向C++11，对几百个基础函数使用"wideuniversalintrinsics"重写，加入了QRcode的检测和识别，KinectFusionalgorithm，DNN也在持续进行改善和扩充。OpenCV5.x：年第3季度发布，DNN模块、3D点云、3D感知会进一步得到更新和扩充。同时开始支持ARM、RISC-V指令集，引入分布式开发小组。OpenCV的开发者和贡献者
在美国的湾区，有OpenCV.org。OpenCV每年会参加GoogleSummerofCode，约有10~15名学生参加OpenCV项目的开发。在俄罗斯的Ni.No，在Intel公司有一个OpenCV负责开发的核心团队，另外还有其他一些公司也持续给OpenCV提供开发。年9月在中国深圳由深圳市人工智能与机器人研究院支持成立的OpenCV中国团队，负责开展OpenCV在嵌入式上的开发与应用。另外OpenCV代码的一个重要来源就是OpenCV社区，目前每天大约由2~3patches通过github.