OpenCV（Open Source Computer Vision Library）包含了超过500个函数来实现用于图形处理和计算机视觉方面的通用算法。
OpenCV是一个基于（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JAVA、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。
OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。
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。
OpenCV 拥有包括 500 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
OpenCV 使用类BSDlisence，所以对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。
OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且它部分以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植，OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和单片机系统中。
4 相关应用
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
OpenCV百科