1、OpenCV简介
OpenCV近几年随着视频设备的广泛使用，发展的非常之快。中国的大部分视频应用几乎都用了其中的代码。但是由于各种原因，OpenCV的资料却比较杂乱，本人基于学习和使用和一些经验体会，整理如下，供参考：
OpenCV（http://opencv.org/）最初是Intel?开发的一个计算机视觉软件库，现在开源后已经成为使用广泛、发展快速的通用计算机视觉库，很多车牌识别、人脸认证等应用大部分都是基于OpenCV开发的。
2、OpenCV支持能力
OpenCV是实时的图像处理处理框架（不同于其它的后台图像处理软件），由一系列C函数和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，包括视频读写、图形细化、边缘检测、图像变换、模式识别、人脸检测等经典算法。OpenCV3进一步完善和规范了接口，还加入了光流等现代图像算法。OpenCV既能直接用于生产性工作中，也是一个极佳的算法研究和试验场地，而且通过一个开放的框架，可以将成熟的算法直接整合到应用工作之中，并与业界的专家和工业部分进行共享和相互促进。
OpenCV支持很多种设备和操作系统除了台式机、工作站外，还可以运行在iOS和Android以及各种嵌入式Linux设备上，在机器视觉、人工智能、自动驾驶、无人机、智能设备等领域都有广泛的应用。
3、OpenCV开发与接口
OpenCV支持多种开发接口，除了原生的C/C++外，还支持.NET/Java/Python等其他开发语言。
OpenCV的源代码目前由Itseez在维护，最新的版本在https://github.com/Itseez 可以直接git clone下来进行编译即可。
OpenCV 为Intel? Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 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。 更多关于 IPP 的信息请参考： http://www.intel.com/software/products/ipp/index.htm
4、OpenCV主要功能
OpenCV功能模块包含如下几个部分：
- Cxcore：一些基本函数（各种数据类型的基本运算等）。
- Cv：图像处理和计算机视觉功能（图像处理，结构分析，运动分析，物体跟踪，模式识别，摄像机定标）
- Ml：机器学习模块，目前内容主要为分类器。
- Cvaux：一些实验性的函数（ViewMorphing，三维跟踪，PCA，HMM）
- Highgui：用户交互部分，（GUI，图象视频I/O，系统调用函数）
5、OpenCV实用开发资源
- Linux上安装OpenCV： http://my.oschina.net/zhangxu0512/blog/177927
- MacOS 安装OpenCV：http://my.oschina.net/redhouse/blog/71178
- Python中使用OpenCV：http://my.oschina.net/u/63375/blog/185426
- Qt中使用OpenCV：http://my.oschina.net/xunxun/blog/86789
- QML中使用OpenCV：http://my.oschina.net/u/854744/blog/418538
- 计算机视觉的牛人博客列表：http://my.oschina.net/u/1426828/blog/368328
后续，将继续介绍OpenCV3的最新特征、源代码编译攻略、HighGUI使用经验等。