基于opencv的运动目标检测和跟踪
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪基于OpenCV的运动目标检测与跟踪摘要：运动目标检测与跟踪在计算机视觉和图像处理领域中具有重要的应用价值。
它可以应用于视频监控、自动驾驶、行人识别等多个领域。
本文将介绍如何使用OpenCV库实现运动目标的检测与跟踪，并通过实例演示其应用。
其中包括运动物体检测、运动轨迹跟踪和背景建模等关键技术。
通过对运动目标的检测和跟踪，可以提供实时的监控和追踪能力，为各种应用场景提供技术支持。
1. 引言运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它的核心任务是从图像序列中提取有意义的运动目标，并对其进行跟踪和分析。
运动目标检测与跟踪在实际应用中有着广泛的需求和应用场景。
例如，在视频监控系统中，可以通过运动目标的检测和跟踪来提供实时的监控和报警能力。
在自动驾驶系统中，可以通过识别和跟踪其他车辆和行人来实现智能的行车决策。
因此，研究和实现高效准确的运动目标检测与跟踪技术对于提升计算机视觉系统的性能和可靠性具有重要意义。
2. 基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法2.1 运动物体检测运动物体检测是运动目标检测与跟踪的第一步，其目标是从图像序列中分离出具有运动的物体。
在OpenCV中，可以使用背景差分法实现运动物体的检测。
背景差分法基于假设每一帧图像中静止部分为背景，通过对当前帧图像与历史帧图像之间的差异进行比较，提取出具有运动的前景物体。
这种方法简单有效，在实际应用中具有广泛的应用场景。
2.2 运动轨迹跟踪运动轨迹跟踪是对运动目标进行持续追踪的技术，其目标是实时获取目标物体在图像序列中的位置和运动情况。
在OpenCV中，可以使用卡尔曼滤波器实现运动轨迹的跟踪。
卡尔曼滤波器是一种能够根据过去的位置和速度信息来预测当前物体位置的滤波器。
通过不断更新目标物体的位置和速度信息，可以实现准确的运动轨迹跟踪。
2.3 背景建模背景建模是用于建立背景模型的方法，用于对比和识别运动目标。
基于opencV的动态背景下运动目标检测及跟踪(修改版)
基于openCV的动态背景下的运动目标检测摘要：介绍在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测，主要包括三个步骤，分别是运动估计，运动补偿和目标检测。
在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。
这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少，计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。
最后用计算机视觉类库openCV进行实现。
关键词：运动目标检测；openCV；特征点匹配Moving Object Detection in theDynamic Background Based on openCVAbstract：Introducing a moving object detection algorithm of the dynamic background in the video image sequence，which includes three steps. They are motion estimation, motion compensation and object detection. At the motion estimation, we take an algorithm based onthe feature points matching. The advantages of this algorithm is that it needs fewer data and indicates faster calculating speed compared to the block matching algorithm. What’s more, the matching of the video image sequence is more reliable. Then used openCV realized the algorithm.Keywords: moving object detection; openCV; feature points matching引言在生活中摄像头可以说随处可见，我们经常需要对视频中的运动目标进行相关操作，这就设涉及到了对运动目标的检测及跟踪。
《2024年基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》范文
《基于OpenCV的运动目标检测与跟踪》篇一一、引言运动目标检测与跟踪作为计算机视觉的重要研究领域，其广泛应用于视频监控、智能交通、人机交互等多个领域。
随着计算机视觉技术的不断发展，基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术因其高效、准确的特点，逐渐成为研究热点。
本文旨在介绍基于OpenCV的运动目标检测与跟踪方法，分析其原理、应用及优化方法，以提高目标检测与跟踪的准确性和实时性。
二、OpenCV简介OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了大量用于图像处理和计算机视觉的算法。
OpenCV提供了丰富的API接口，方便开发者快速实现各种计算机视觉算法。
在运动目标检测与跟踪方面，OpenCV提供了多种方法，如背景减除法、光流法、特征匹配法等。
三、运动目标检测运动目标检测是从视频序列中提取出运动目标的过程。
基于OpenCV的运动目标检测方法主要包括背景减除法和帧间差分法。
1. 背景减除法：通过将当前帧与背景帧进行差分，得到前景目标。
该方法可以有效地提取出运动目标，但对背景的更新和模型的适应性要求较高。
OpenCV提供了多种背景减除算法，如MOG2、KNN等。
2. 帧间差分法：通过比较相邻两帧的差异来检测运动目标。
该方法对光照变化和背景干扰具有一定的鲁棒性，但可能会产生“鬼影”现象。
四、运动目标跟踪运动目标跟踪是在检测出运动目标的基础上，对目标进行持续跟踪的过程。
基于OpenCV的运动目标跟踪方法主要包括特征匹配法和光流法。
1. 特征匹配法：通过提取目标的特征，在后续帧中寻找与该特征相似的区域来实现跟踪。
该方法对目标的形变和部分遮挡具有一定的鲁棒性，但当目标与周围环境相似时，容易产生误匹配。
2. 光流法：利用光流信息来实现目标的跟踪。
光流表示了图像中像素点的运动信息，通过计算相邻帧的光流场，可以估计出目标的运动轨迹。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪的开题报告1.问题描述动态目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其应用范围涉及视频监控、智能交通、人机交互等领域。
然而，传统方法对于场景复杂、目标运动快速、遮挡等情况处理效果不佳，需要更高精度、更高效率的算法解决这些问题。
2.研究目标本研究拟使用OpenCV库，运用图像处理、计算机视觉、机器学习等方法，实现运动目标的检测与跟踪，达到以下目标：（1）快速准确地检测运动目标，识别目标的运动轨迹；（2）针对遮挡、光照变化等问题，采用定位、成像、跟踪等多种策略，提高目标检测的精度；（3）针对运动目标的运动速度、方向等多种属性，进行多角度、综合性的分析和研究，建立适用于实际应用的算法。
3.研究方法和技术路线（1）建立视频采集平台。
使用摄像机获取实时视频流，并对数据进行采集、预处理，并应用OpenCV库实现视频流后处理。
（2）建立运动目标检测算法。
运用图像处理算法进行前景/背景分类、形态学滤波等操作，采用一系列特征提取的方法刻画像素点的特征，采用分类器实现目标检测。
（3）针对复杂场景、遮挡等问题，采用多特征、多分类器等方法进行重新整合，进一步提高算法准确度。
（4）建立运动目标跟踪算法。
根据检测结果，利用卡尔曼滤波、粒子滤波等跟踪方法对运动目标进行跟踪。
（5）建立性能评估体系，基于指标和实际应用场景对所研发算法进行综合性评估。
4.预期结果基于OpenCV库进行运动目标检测与跟踪，在实验室实现的基础上，进行测试、优化，结合现有开源算法，最终达到高精度、高效率的运动目标检测与跟踪效果，具体评估指标包括精度、召回率、信噪比等。
同时，根据实际应用场景，通过算法参数的调整，进一步将算法实现优化，使其适用于各种应用场景。
《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，运动目标检测与跟踪技术在众多领域中得到了广泛应用，如智能监控、交通流量分析、人机交互等。
作为计算机视觉的重要组成部分，基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术正受到越来越多的关注。
本文将介绍基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术的研究现状及挑战，同时深入探讨相关方法、应用领域以及前景展望。
二、相关技术研究概述OPENCV是一个开源的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了强大的技术支持。
本文所研究的内容主要包括背景建模、目标检测和目标跟踪三个方面。
背景建模通过构建动态背景模型来分离出运动目标；目标检测是在视频序列中准确识别出感兴趣的目标；而目标跟踪则是利用各种算法实现目标在连续帧间的定位。
三、背景建模技术研究背景建模是运动目标检测的关键步骤。
常用的背景建模方法包括高斯混合模型（GMM）和代码本算法等。
高斯混合模型通过建立背景的统计模型来区分前景和背景，适用于动态背景环境。
代码本算法则根据像素的时空特性进行背景建模，具有较好的实时性。
本文将详细介绍这两种方法的原理、实现过程及优缺点。
四、目标检测技术研究目标检测是运动目标跟踪的前提。
基于OPENCV的目标检测方法主要包括基于帧间差分法、光流法、基于深度学习的目标检测等。
帧间差分法通过比较连续帧间的差异来检测运动目标；光流法利用图像序列中像素的光流信息来检测运动目标；而基于深度学习的目标检测方法则通过训练神经网络模型实现高精度的目标检测。
本文将详细比较这些方法的性能，并分析其在实际应用中的优劣。
五、目标跟踪技术研究目标跟踪是实现运动目标持续监测的关键技术。
常用的目标跟踪方法包括基于特征的方法、基于模型的方法和基于深度学习的方法等。
基于特征的方法通过提取目标的特征进行匹配实现跟踪；基于模型的方法则根据目标的形状、大小等先验信息建立模型进行跟踪；而基于深度学习的方法则利用神经网络模型实现高精度的目标跟踪。
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的研究
基于OpenCV的运动目标检测与跟踪算法的探究摘要：随着计算机视觉技术的提升，运动目标检测与跟踪成为了热门探究领域之一。
本文基于OpenCV库，对运动目标检测与跟踪算法进行了探究。
起首，介绍了OpenCV库及其在计算机视觉领域的广泛应用。
接着，分析了运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术。
随后，详尽介绍了OpenCV中常用的运动目标检测算法，包括背景减除法、帧差法和光流预估法，并对它们的原理进行了深度探讨。
最后，给出了运动目标跟踪算法在OpenCV中的实现方法，并通过试验结果验证了算法的有效性与稳定性。
1. 引言随着计算机视觉技术的不息进步，运动目标检测与跟踪成为了计算机视觉领域的重要探究方向之一。
运动目标检测与跟踪技术可以应用于许多领域，如智能监控、自动驾驶、智能机器人等，具有宽广的应用前景。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，在图像处理与分析中有着广泛的应用，为开发者提供了丰富的函数库和工具，便利了运动目标检测与跟踪算法的实现。
2. OpenCV库的介绍OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，最早由Intel公司开发并在BSD许可下发布。
它提供了丰富的函数库和工具，包含了多种计算机视觉算法和工具，可用于处理、分析和识别图像与视频。
OpenCV是跨平台的，支持多种操作系统，如Windows、Linux等。
它的主要特点包括：易于使用、高性能、灵活性、扩展性强等。
3. 运动目标检测与跟踪的基本观点和相关技术3.1 运动目标检测的基本观点运动目标检测是指在图像或视频序列中检测出具有某种运动特征的目标。
运动目标检测的基本观点包括：目标模型、背景模型和运动检测方法等。
目标模型是指对目标的外形、外观、运动特征等进行建模的过程。
背景模型是指对于每一帧图像的背景进行建模的过程。
运动检测方法是指依据目标模型和背景模型来裁定图像中是否存在运动目标的方法。
基于OpenCv的运动目标追踪与检测
• 156•随着信息科技的快速发展，视频监控等相关行业也逐渐成熟起来，作为一个独立的产业体系，视频资料不论种类还是数量都与日俱增。
但不正当的操作手段也使得视频资料鱼龙混杂，那么，如何在海量的视频资料中提取到符合要求的数据信息，是目前亟待解决的重要问题，因此基于海量视频资料信号为基础的目标追踪与检测应运而生。
本文主要基于OpenCV 并利用mean shift 算法来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪检测，实验表明该算法有较好的追踪效果。
科技革命以来，随着各类技术的不断更新发展，电子监控等相关领域也在越来越多的范围内使用。
如何及时有效的在视频中寻找出有用信息便显得尤为重要，于是对有用的特定目标的检测与跟踪的相关研究也就应运而生，并且成为了视觉领域的一大热点。
现在，一般的智能系统基本上都包括对特定有用目标的检测和跟踪，还有识别以及行为分析等功能。
运动目标检测，其锁定的是我们需要注意的区域，更是后续其他处理的基础，跟踪与识别作为图像高级语义处理的环节为后面行为分析提供依据。
基于C++的视觉库OpenCv 是可以在多系统进行操作的开源软件。
它容纳了计算机视觉的领域众多函数，包括工业产品、医学图像、安全保卫领域、交互操作、相机校正、双目视觉以及机器人学。
本文主要利用OpenCV 库来实现对视频中出现的多运动目标进行单目标追踪。
运动目标检测是指在摄像头监控界限内有活动的目标时，采用图像分割，将背景图像中的目标的运动区域提取出来。
视频分析的基础是移动目标的检测，因为与视频分析算法有关的图像处理都是以目标区域的像素点为基础来进行处理。
目标检测的结果直接影响视觉监控系统的整体性能。
科学技术突飞猛进，日新月异，运动目标的检测种类繁多，与日剧增。
运动目标的跟踪，简单说，就是在图像中对感兴趣的目标进行定位并且使用可视化的方式进行标记，一般来说，都是通过数学的方式，对目标的信息加以表示，然后整个图像中找到与建立的数学表达最为相似的待选区域在图像中具体位置的过程。
《2024年基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》范文
《基于OPENCV的运动目标检测与跟踪技术研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，运动目标检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域研究的热点。
该技术广泛应用于智能监控、交通流量管理、人机交互等众多领域。
OpenCV作为一个强大的计算机视觉库，为运动目标检测与跟踪提供了有效的工具。
本文旨在研究基于OpenCV的运动目标检测与跟踪技术，探讨其原理、方法及实际应用。
二、运动目标检测技术研究1. 背景及原理运动目标检测是计算机视觉中的一项基本任务，其目的是从视频序列中提取出运动的目标。
OpenCV提供了多种运动目标检测方法，如背景减除法、光流法、帧间差分法等。
其中，背景减除法是一种常用的方法，其原理是将当前帧与背景模型进行比较，从而检测出运动目标。
2. 关键技术与方法（1）背景建模：背景建模是运动目标检测的关键步骤。
OpenCV提供了多种背景建模方法，如单高斯模型、混合高斯模型等。
其中，混合高斯模型能够更好地适应背景的动态变化。
（2）阈值设定：设定合适的阈值是运动目标检测的重要环节。
阈值过低可能导致误检，阈值过高则可能导致漏检。
OpenCV通过统计像素值分布，自动设定阈值，从而提高检测的准确性。
3. 实验与分析本文通过实验对比了不同背景建模方法和阈值设定对运动目标检测效果的影响。
实验结果表明，混合高斯模型结合合适的阈值设定能够获得较好的检测效果。
此外，本文还对不同场景下的运动目标检测进行了实验，验证了该方法的稳定性和泛化能力。
三、运动目标跟踪技术研究1. 背景及原理运动目标跟踪是指在视频序列中，对检测到的运动目标进行持续跟踪。
OpenCV提供了多种跟踪方法，如光流法、Meanshift 算法、KCF算法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
2. 关键技术与方法（1）特征提取：特征提取是运动目标跟踪的关键步骤。
OpenCV可以通过提取目标的颜色、形状、纹理等特征，实现稳定的目标跟踪。
此外，还可以采用深度学习等方法，提取更高级的特征，提高跟踪的准确性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本科毕业论文(科研训练、毕业设计)题目： opencv的运动目标检测姓名：汤超学院：信息科学与技术学院系：电子工程系专业：电子信息工程年级：2005学号：22220055204057指导教师（校内）：杨涛职称：教授2009年 5 月25 日基于opencv的运动目标检测和跟踪摘要Opencv(Open Source Computer Vision Library)是一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库，由Intel微处理器研究实验室(Intel’s MicroprocessorResearch Lab)的视觉交互组(The Visual Interaetivity Group)开发。
采用的开发语言是C++，可以在window:系统及Linux系统下使用，该函数库是开放源代码的，能够从Intel公司的网站免费下载得到。
opencv提供了针对各种形式的图像和视频源文件(如:bitmap图像，video文件和实时摄像机)的帧提取函数和很多标准的图像处理算法，这些函数都可以直接用在具体的视频程序开发项目中。
针对在背景中检测出运动目标并实施警戒等特定提示，本文利用opencv的运动物体检测的数据结构、函数以及基本框架，建立了一个由人机交互界面模式。
实施对物体的检测。
该方面在安防方面已经很受重视。
相信在不久的将来将会成为一种监督秩序的方式。
关键字视频，运动目标检测，帧差分Abstract Opencv is a function library for digital image processing and computer vision,developed by Intel’s MicroprocessorResearch Lab and The Visual Interaetivity ed in the development of language is C + +,It can be used in the Window system and the Linux system,The library is open source,It's for free download from the Intel Web site.Opencv provide for various forms of image and video source files (eg: bitmap images, vidco documents and real-time camera) frame extraction function and a lot of standard image processing algorithms.These functions can be directly used for specific development projects in video.For in the background to detect moving targets and implementation of security in a specific tips.This article made use of the moving object detection opencv data , function and function of the basic frameworkstructure to establish a model of human-computer interaction interface,to implement of object detection.The security aspect has been very popular in the importance.I believe in the near future it will become a way of supervision order.Key words video, moving target detection, frame difference目录引言 (1)第一章绪论 (2)O PENCV简介 (2)第二章 OPENCV的编程环境 (4)2.1O PEN CV环境介绍 (4)2.1.1O PEN CV的安装 (4)2.1.2配置W INDOWS环境变量 (6)2.2配置V ISUAL C++6.0 (9)项目设置 (10)第三章视频处理 (11)3.1用H IGH GUI对视频进行读写处理 (11)3.1.1获取摄像头，显示图像 (11)3.2对AVI文件的处理 (11)第四章OPENCV的体系结构 (14)4.1O PEN CV中的常用数据结构体系 (14)4.2 OPENCV中常用类体系 (15)4.3 OPENCV常用的函数 (15)第五章运动目标检测 (18)5.1运动目标检测的基本方法 (18)5.2本文的检测算法 (19)5.3开运算和闭运算 (21)5.4程序运行演示 (21)结论 (23)致谢词 (24)[参考文献] (25)附录 (26)引言计算机视觉和数字图像处理技术可以广泛地应用于工业、医疗保健、航空航天、军事等各领域，其中针对视频连续图像中运动物体的分析是其中应用前景最为广泛的一个方向，在机器人导航、智能视觉监控系统、医学图像分析、工业检测、视频图像分析以及军事雷达视频信号的处理上都有占有重要地位。
其中基于视频图像的运动目标分析也是计算机视觉和数字图像处理技术最为复杂的一个方向。
它是一个庞大的工程，既要对视频信号进行采集，又要对采集的图像进行处理，还要针对具体的应用编写程序进行开发。
对于要完成某项应用的工程人员来说，如果所有底层的算法都要自己编码实现，所有的图像处理函数都要从头编写，既造成时间和精力上的浪费，又难以保证稳定性、实用性和通用性。
视频序列图像运动目标分析的基本内容是从连续的视频序列图像中提出运动目标，同时对提取出的运动目标进行识别和跟踪，并对其行为进行解和描述。
运动检测、目标识别和跟踪属于低层次的处理，属于图像处理范畴;图像分析和理解属于高层次的处理，属于人工智能的范畴。
视频图像的运动分析以数字图像处理为基础，内容涉及数字图像处理、模式别、计算机视觉、人工智能等诸多领域和学科。
同时，目前开发视频序列像运动目标分析系统不但在实时性、鲁棒性上有很高的要求，也逐步重视通用性和可移植性。
这些都给视频运动分析带来了挑战。
本文旨在利用现有的理论、算法和工具，以工程应用为目的，基opencv这个开放的计算机视觉程序库，研究如何从序列图像中检测。
第一章绪论Opencv简介opencv是inter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。
其重要重要特性包括:拥有包括300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。
对非商业应用和商业应用都是免费(FREE)的。
为Intel Intergrated Perfomance 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。
在过去的十年，随着处理器速度和内存容量以摩尔定律增长，计算机视觉的研究和应用也得到了迅速的发展。
以往传统的开发方法要求工程人员在完成的硬件设计的同时，自己编码实现所有底层的算法，所有的图像处理函数都要从头编写，既造成时间和精力上的浪费，又难以保证稳定性、实用性和通用性，越来越难以满足现实的需求。
为了解决理论到应用的难题，出现了众多的计算机视觉和图像处理软件包。
大多数软件包是用C/C++编写的。
例如，TargetJr及其后续版本VXL(the Vision something LIbrarise)就是这样一个C++库的集合，在满足的小型、快速和稳固的系统的开发要求的同时提供了多平台移植性。
Gandalf提供了计算机视觉和数值计算库，适合于可移植平台的视觉应用软件的开发。
Delft 科学图像处理库DIPlib是另一个科学图像处理C程序库.包含了许多图像数据多维分析和处理函数。
同时许多商用图像处理和计算机视觉软件包也得到相应开发。
MVTec公司开发的HALCON是其中之一，它包含了C/C++代码的图像处理库。
LabView在Nl图像处理硬件的支持下能加速图像处理。
由微软公司开发的SDK是一个底层的图像操作分析的C++库。
在Matlab中的图像处理工具包以及在Mathematica中的数字图像处理软件包都是较为强大的图像处理工具，同时这两个软件包兼有许多高级数学计算功能。
由Aurora公司开发的LEADTOOLS是一套商用化计算机视觉包，它包括了图像处理服务器开发工具。
允许用户创建各种基于网络的图像处理服务程序。
这些软件包为计算机图像分析和机器视觉提供了极大的便利。
但也存在不足之处: 大多数软件包没有高级数学计算函数。
并且这些软件包都不包括如目标跟踪、摄像机标定、姿态识别、脸谱识别和三维重建等高层函数。
Matlab是功能较为强大的科学计算和分析平台，它提供了图像处理工具包，也提供了较为丰富的数学计算函数，但在Matlab环境下的运行速度令人担忧。
虽然Matlab可以通过编译器将m文件转化为C代码。
但是转换后的C代码的执行效率和可读性存在较大问题。
除Matlab和LEADTOOLS。
大部分软件包不支持网络服务器结构的应用程序的开发;Matlab的网络接口机制较为复杂，且同样存在运行效率的问题。
绝大多数软件包不支持可嵌人性。
本文选取OpenCv进行视频序列图像运动分析，与上述软件包相比，openCv的优势在于: 纯c代码，源代码开放。
开放源代码(open source)是信息技术界从20世纪80年代开始兴起的新名词。
源代码是由软件命令电脑执行指定动作的程序语句，是一个软件的核心所在，最著名的开源软件当属芬兰人林努斯·托尔瓦兹提出的Linux。
开源软件之所以能够风靡世界，首先是其开源的免费特性;此外，由于有全球众多编程者的参与，开源软件一般具有简约精炼、资源占用少、功能集中和安全性好的优点。
不同于以往各种由业余爱好者凭兴趣或是根据自己的项目要求而制作的源代码开发包，OpenCV是由Intel资助的开源项目，其代码规范而且具备良好的后继开发和改进能力。
丰富的函数功能，强大的图像和矩阵运算能力:openCV提供了数组、序列、矩阵、树等基本结构，也包含了差分方程求解、傅立叶分析、积分运算、特殊函数等众多高级数学计算函数，以及各种图像处理操作和目标跟踪、摄像机校准、三维重建等高级视觉函数。