OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。
OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。
OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。
IPPICV 加速
如果希望得到更多在英特尔架构上的自动优化，可以购买英特尔的集成性能基元（IPP）库，该库包含了许多算法领域的底层优化程序。在库安装完毕的情况下 OpenCV 在运行的时候会自动调用合适的 IPP 库。
从 OpenCV 3.0 开始，英特尔许可 OpenCV 研发团队和 OpenCV 社区拥有一个免费的 IPP 库的子库（称 IPPICV），该子库默认集成在 OpenCV 中并在运算时发挥效用。如果你使用的是英特尔的处理器，那么 OpenCV 会自动调用 IPPICV。
OpenCV的应用
自从测试版本在 1999 年 1 月发布以来，OpenCV 已经广泛用于许多应用、产品以及科研工作中。这些应用包括在卫星和网络地图上拼接图像，图像扫描校准，医学图像的降噪，目标分析，安保以及工业检测系统，自动驾驶和安全系统，制造感知系统，相机校正，军事应用，无人空中、地面、水下航行器。
它也被运用于声音和音乐的识别，在这些场景中，视觉识别方法被运用于声音的频谱图像。因为计算机的视觉只是一串串数字, OpenCV就是根据统计学,数学和计算机科学在这串数字上的分析建立起来的.
OpenCV 的组织关系
OpenCV 是由很多模块组成的，这些模块可以分成很多层：
- 最底层是基于硬件加速层（HAL）的各种硬件优化。
- 再上一层是 opencv_contrib 模块所包含的 OpenCV 由其他开发人员所贡献的代码，其包含大多数高层级的函数功能。这就是OpenCV的核心。
- 接下来是语言绑定和示例应用程序。
- 处于最上层的是 OpenCV 和操作系统的交互。
OpenCV的模块
下表给出了 OpenCV 包含的具体模块，虽然这些模块会随着时间推移而不断的发展，但模块始终是组成这个库的基本单位，每个函数都是一个模块的一部分。
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| Core | 该模块包含 OpenCV 库的基础结构以及基本操作。 |
| Improc | 图像处理模块包含基本的图像转换，包括滤波以及类似的卷积操作。 |
| Highgui | 在 OpenCV 3.0中，分割为 imcodecs、videoio 以及 highgui 三部分。这个模块包含可以用来显示图像或者简单的输入的用户交互函数。这可以看作是一个非常轻量级的 Windows UI 工具包。 |
| Video | 该模块包含读取和写视频流的函数。 |
| Calib3d | 这个模块包括校准单个、双目以及多个相机的算法实现。 |
| Feature2d | 这个模块包含用于检测、描述以及匹配特征点的算法。 |
| Objectect | 这个模块包含检测特定目标，比如人脸或者行人的算法。也可以训练检测器并用来检测其他物体。 |
| MI | 机器学习模块本身是一个非常完备的模块，包含大量的机器学习算法实现并且这些算法都能和 OpenCV 的数据类型自然交互。 |
| Flann | Flann 的意思是“快速最邻近库”。这个库包含一些你也许不会直接使用的方法，但是其他模块中的函数会调用它在数据集中进行最邻近搜索。 |
| GPU | 在 OpenCV 中被分割为多个 cuda* 模块。GPU 模块主要是函数在 CUDA GPU 上的优化实现，此外，还有一些仅用于 GPU 的功 能。其中一些函数能够返回很好的结果，但是需要足够好的计算资源，如果硬件没有GPU，则不会有什么提升。 |
| Photo | 这是一个相当新的模块，包含计算摄影学的一些函数工具。 |
| Stitching | 本模块是一个精巧的图像拼接流程实现。这是库中的新功能，但是，就像 Photo 模块一样，这个领域未来预计有很大的增长。 |
| Nonfree | 在 OpenCV 3.0 中，被移到 opencv_contrib/xfeatures2d。OpenCV 包含一些受到专利保护的或者受到使用限制的（比如 SIFT 算法）算法。这些算法被隔离到它们自己的模块中，以表明你需要做一些特殊的工作，才可以在商业产品中使用它们。 |
| Contrib | 在 OpenCV 3.0 中，融合进了 opencv_contrib。这个模块包含一些新的、还没有被集成进 OpenCV 库的东西。 |
| Legacy | 在 OpenCV 3.0 中，被取消。 |
| ocl | 在OpenCV 3.0 中，被取消，取而代之的是 T-API。这是一个较新的模块，可以认为它和 GPU 模块相似，它实现了开放并行编程的 Khronos OpenCL 标准。虽然现在模块的特性比 GPU 模块少很多，但 ocl 模块的目标是提供可以运行在任何 GPU 或者是其他可以搭载 Khronos 的并行设备。这与 GPU 模 块形成了鲜明的对比，后者使用 Nividia CUDA 工具包进行开发，因此只能在 Nividia GPU 设备上工作。 |
OpenCV的下载和安装
OpenCV的下载和安装请参考OpenCV下载和安装（包含所有平台）