opencv

开箱即用的视觉算法库，搞定图像视频处理与识别

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署计算机视觉 🍴 复刻 57100 🐛 待处理 2912 👀 关注 2602

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GitHub 星标 ★ 91518

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费完全免费的开源计算机视觉库，可自由使用、修改和分发，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类计算机视觉

开发团队opencv

官网地址https://opencv.org

GitHubhttps://github.com/opencv/opencv

定价模式🏷️完全免费

价格说明完全免费的开源计算机视觉库，可自由使用、修改和分发，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言C++

技术栈/模型c-plus-plus,computer-vision,deep-learning,image-processing,opencv

GitHub 星标★ 91518

上线时间2012-07-19 00:00:00

代码更新2026-11-10

仓库体积558.2 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态活跃

收录时间2026-08-10

浏览次数17

项目介绍

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，提供超过2500种优化算法，涵盖图像处理、视频分析、物体检测、人脸识别、相机标定、3D重建等广泛领域。它解决了开发者从零构建视觉算法的难题，提供跨平台（Windows、Linux、macOS、Android、iOS）的C++、Python、Java等语言接口。核心能力包括高效的图像处理管线、深度学习推理支持（DNN模块）、硬件加速（CUDA、OpenCL）以及丰富的社区生态。OpenCV被广泛应用于学术研究、工业质检、自动驾驶、安防监控和增强现实等场景，是计算机视觉领域事实上的标准工具库。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 91518

技术标签

c-plus-plus computer-vision deep-learning image-processing opencv

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub（github.com）与 OpenCV 官网、文档站点的网络环境
本地已安装 Git，用于克隆源码仓库（README 未给出下载包形式）
目标平台需为 OpenCV 支持的平台：Windows / Linux / macOS / Android / iOS（依项目简介）
如需自行编译，需要 C++ 编译环境（README 未给出具体版本与编译步骤）

安装与启动步骤

1克隆主仓库

从官方 GitHub 地址获取 OpenCV 主仓库源码，作为后续查阅或自行编译的基础。
```
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
```
2获取扩展模块

README 指出 opencv_contrib 提供额外功能，需要这些模块时单独克隆该仓库。
```
git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
```
3查阅官方文档

README 给出的文档入口是 docs.opencv.org/5.x，安装、编译与各语言接口用法都在这里，务必以此为准。
4浏览官网与课程

官网 opencv.org 汇总项目信息，课程入口为 opencv.org/courses，可了解官方学习资源。
5到社区提问

遇到使用问题先去论坛 forum.opencv.org 检索或提问；旧论坛 answers.opencv.org 已只读。
6反馈缺陷或需求

确认是项目本身的问题时，到 github.com/opencv/opencv/issues 提交 issue。若计划贡献代码，需先阅读贡献指南。