OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉框架，广泛应用于图像处理、视频分析、机器学习等领域。其功能丰富，支持多种编程语言（如Python、C++、Java等），是开发者和研究者的重要工具。
📌 主要用途
- 图像处理：包括滤波、边缘检测、颜色空间转换等基础操作
- 视频分析：实时视频流处理、运动目标检测、背景建模等
- 机器学习：预训练模型调用、自定义算法训练与优化
- 增强现实（AR）：图像特征匹配、3D重建等高级功能
🧠 核心特点
- 跨平台支持（Windows/macOS/Linux）
- 丰富的预置算法库
- 高性能优化（支持GPU加速）
- 活跃的开源社区支持
🌐 应用场景
| 领域 | 应用示例 |
|---|---|
| 人脸识别 | 使用Haar级联分类器进行实时检测 |
| 自动驾驶 | 车道线检测与障碍物识别 |
| 医疗影像 | 医学图像分割与特征提取 |
| 工业检测 | 产品缺陷自动识别系统 |
📷 相关示意图
如需深入了解OpenCV的使用方法，可访问OpenCV官方文档获取最新教程与API说明。