计算机视觉是全球组织和学术界中增长最快的领域之一。增长背后的原因包括可承受的处理能力，开源的计算机视觉算法，以及越来越便宜的相机。开源计算机视觉库（俗称OpenCV）是一种机器学习库，旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，来促进机器感知在商业产品中的应用。OpenCV库源于Intel研究计划，基本上是为了提高计算效率而设计的，其中包括了对实时应用程序的高度关注。在这篇文章中，让我们深入探讨这个开源库在研究中的吸引力。加速计算机视觉的发展由于多种直观因素，跨平台和开源库在计算机视觉的增长方面起着重要作用。该库以实时视觉为重点，它为学生，专业人员和研究人员提供了强大的机器学习基础架构，可以帮助他们有效地实施计算机视觉项目，而在以前只有在一些成熟的研究实验室中才能实现这个目的。采用面部和目标检测计算机视觉技术已被几乎所有行业广泛采用，包括汽车，医疗保健，银行，零售，农业等。
根据相关数据，全球机器视觉市场在2019年估值为99亿美金，预计到2025年将达到147亿美元，增长率为6．5％，2020年至2025年间的年均复合增长率持续增长。几年来，诸如Google，Uber，Tesla，Apple，Intel等受欢迎的组织已经开始在面部识别和目标检测项目上进行了大量投资。例如，谷歌的无人驾驶汽车项目或Waymo一直在努力制造具有传感器和摄像头的无人驾驶汽车。随着工业4．0的采用，计算机视觉已在国家和组织中吸引了很多关注。印度，中国，日本等国家是计算机视觉研究与开发的热点。此外，中国已迈出了更前的一步，将其面部识别软件出口到非洲各国。毋庸置疑，当前的流行病爆发也促进了该技术在全球的普及。多国语言支持OpenCV支持多种编程语言，包括Android SDK，Java，Python，C ＋＋和MATLAB，并具有C ＋＋，Python，Java和MATLAB接口。该库用优化的C语言编写，并具有利用多核处理器的功能。bitSoup．ai的创始人兼首席执行官Madhu Sanjeevi说：“ OpenCV支持大多数编程语言，因此，如果你了解一种语言的OpenCV，就可以理解和使用另一种语言。例如，bitSoup．ai使用OpenCV Python后端，并在Android，Java和C ＋＋前端中使用相同的后端。”
多种算法OpenCV库具有2500多种优化算法，包括一整套经典以及最新的计算机视觉和机器学习算法。该库还是一个完整的通用机器学习库（MLL），它专注于统计模式识别以及聚类，对于OpenCV任务核心的计算机视觉任务非常有用，但此子库足够通用，可以用于任何机器学习问题。各种项目该库中的算法可用于各种类型的项目，例如检测和识别人脸，识别目标，对视频中的人为行为进行分类，跟踪摄像机运动以及确定运动目标。此外，它还可以用于提取目标的3D模型，从立体相机生成3D点云，将图像拼接在一起以生成高分辨率图像，从图像数据库中查找相似的图像，从使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼，跟随眼球运动，识别场景并建立标记以将其与增强现实相叠加等等。广泛的社区支持OpenCV在世界各地都很流行，在中国，日本，俄罗斯，欧洲和以色列都有大量用户社区。
此外，还有一个约有20，000名成员的Yahoo小组论坛，用户可以在其中发布问题和讨论。被科技巨头使用该库使用C和C ＋＋语言编写，可在Linux，Windows和Mac OS X上运行。OpenCV不仅被斯坦福大学，麻省理工学院，CMU，剑桥大学和INRIA等著名研究中心所使用，而且还有Google，Yahoo，微软，英特尔，索尼，本田，丰田等组织支持。结束语自从1999年1月发布alpha版本以来，OpenCV已经在许多应用程序，产品和研究工作中使用。OpenCV库的主要动机之一是为研究人员提供易于使用的计算机视觉基础结构，有助于快速有效地构建复杂的视觉应用程序。
