一、OpenCV 简述

（一）OpenCV 是什么

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，轻量级而且高效，能够运行在 Linux、Windows、Android 和 Mac OS 等多种操作系统上。
OpenCV 为开发者提供了非常丰富的图像处理和计算机视觉算法，其涵盖的功能众多。比如在图像处理方面，它支持图像的读取、显示、保存，还能进行颜色空间转换、滤波、边缘检测以及图像变换等操作；在计算机视觉领域，包含了如人脸检测、目标跟踪、行人检测、车辆识别等多种物体检测和识别算法，也有像 SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等特征提取和描述算法，可用于特征匹配、物体识别、图像拼接等任务。
同时，OpenCV 还提供了 Python、Ruby、MATLAB 等多种编程语言的接口，方便开发者将其轻松集成到各类应用程序之中，进而在不同场景下发挥作用。其应用范围极为广泛，涉及计算机视觉、视频分析、机器学习、医学影像处理、自动驾驶、工业检测、游戏开发等诸多领域。例如在自动驾驶领域，OpenCV 可以通过对车辆周围环境进行实时图像与视频分析，帮助汽车判断道路情况、障碍物等，从而保障行车安全；在医学图像处理领域，它可以用于对医学图像（如 MRI、CT 等）进行分析和诊断，为医生提供重要的参考信息。

（二）版本更新的意义

OpenCV 不断更新版本有着重要意义。随着技术的持续发展，新的算法、理念以及应用场景不断涌现，为了接纳这些新技术，OpenCV 需要进行版本更新。例如，在后续版本中引入了像深度学习相关的算法模块，使得其在处理复杂视觉任务时更具优势。
优化性能也是版本更新的关键目的之一。早期版本可能在某些操作上存在效率问题，后续通过对代码的优化、采用更先进的编程方式以及利用新的指令集等手段，让 OpenCV 在执行各类图像处理和计算机视觉任务时速度更快、资源占用更合理。像 OpenCV 4.0 版本就对几百个基础函数使用 “wide universal intrinsics” 重写，这些内联函数可以根据目标平台和编译选项映射为 SSE2、SSE4、AVX2、NEON 或者 VSX 内联函数，从而获得性能提升。
此外，每个版本在发展过程中也会暴露出一些固有问题，比如部分接口不够友好、某些功能在特定场景下存在局限等，更新版本就能针对性地解决这些问题，让开发者使用起来更加便捷、顺畅。而且，通过更新版本，还可以更好地支持新兴的编程语言接口，满足不同开发者群体基于不同开发语言使用 OpenCV 的需求，进一步扩大其适用范围，使其能更好地契合不同场景下的多样化需求。

二、早期版本回顾

（一）OpenCV 1.x 版本特点

OpenCV 1.x 是最早的版本，主要用 C 语言编写。它犹如一座宝藏，提供了大量计算机视觉、图像处理和数值通用算法，像特征检测、描述符提取、目标跟踪等基础计算机视觉算法，以及滤波、形态学操作、直方图等图像处理功能。哪怕接口不够友好，使用起来较为复杂，但在当时为计算机视觉的研究和应用提供了强大助力，使得许多复杂视觉任务成为可能。

（二）OpenCV 2.x 版本改进

OpenCV 2.x 在 1.x 基础上有了巨大飞跃。其于 2009 年开始发布，最重要的改进是引入了 C++ 接口，同时保留了对 C 接口的支持，这一改变让库的使用变得更加方便，也吸引了更多开发者投入到 OpenCV 的怀抱。
在功能方面，它引入了诸多新特性。例如，FLANN 库带来了快速的最近邻搜索算法，为特征匹配等任务提供了更高效的解决方案；GPU 模块的加入，使得 OpenCV 能够利用图形处理器进行高速计算，大大提升了处理速度，就像给计算机视觉处理加上了 “加速器”；Android 支持则让 OpenCV 可以在 Android 设备上运行，进一步拓展了其应用范围。此外，还提供了如 SIFT、SURF、ORB 等新的计算机视觉算法，为图像特征提取和描述等任务提供了更多选择。

（三）OpenCV 3.x 版本亮点

OpenCV 3.x 系列从 2015 年开始陆续发布，在 2.x 的基础上持续改进。该版本引入了一些新的模块，如 text 模块提供了文本检测和识别的算法，为文字相关的计算机视觉任务提供了工具；bioinspired 模块包含受生物启发的算法，从生物学的角度为计算机视觉带来新的思路；dnn 模块则开始涉足深度神经网络的算法，为深度学习在计算机视觉中的应用奠定了基础。
同时，对一些旧模块进行了优化。例如对 calib3d（相机标定以及三维重建）、features2d（2D 特征值检测框架）、highgui（高级图形界面及与 QT 框架的整合）、imgproc（图像处理）等模块的改进，使得它们的功能更加强大、性能更加稳定。像 calib3d 模块在相机标定和三维重建方面的改进，有助于提高相关应用的准确性；features2d 模块对特征值检测和描述的优化，让特征提取和匹配更加精准高效。还提供了 KAZE、AKAZE、Agast 等新的计算机视觉算法，丰富了算法库，满足了不同场景下的需求。

三、重点版本解析

（一）OpenCV 4.x 版本重大变革

OpenCV 4.x 版本在之前的基础上进行了重大变革，带来了诸多新特性与优化。

• 首先，其最重要的改变是完全移除了 C 语言接口，只保留了 C++
  接口。这一举措使得整个库在面向对象编程等方面更加统一规范，也更契合现代软件开发的趋势，对于熟悉 C++
  的开发者来说，使用起来会更加得心应手。
• 此外，该版本还引入了一些新的特性，例如 G-API，它是一个用于图像处理和计算机视觉的新的 API。G-API
  有着独特的优势，它能够以一种基于图的方式来高效构建图像处理流程，开发者可以更直观地对图像从输入到输出的各个处理环节进行组织和设计，方便实现复杂的图像处理任务，并且可以通过优化图的结构来提升处理效率。
• 还有 Quasi Dense Stereo，这是一种用于立体视觉的新算法，进一步丰富了 OpenCV
  在立体视觉方面的能力，有助于在诸如三维重建、自动驾驶环境感知等需要深度信息和立体视觉分析的场景中发挥更好的作用。
• 在深度神经网络方面，OpenCV 4.x 也有着显著的优化。从 OpenCV 3.1 以来就包含的 DNN 模块在 4.x
  版本中得到了持续强化，例如更新 dnn 模块，使其包含 Vulkan 后端，还支持 ONNX
  格式的网络，这大大增强了其对不同深度学习框架模型的兼容性和部署能力，能够更方便地加载由 Caffe、TensorFlow
  等深度学习框架训练的模型数据，并执行前向推理运算，输出预测结果，而且在性能上也有所提升，为计算机视觉与深度学习的结合应用提供了更有力的支持。另外，像实现了流行的
  Kinect Fusion 算法，且为 CPU 和 GPU (OpenCL) 进行优化，以及在 objdetect
  模块中添加了二维码检测器和解码器等，都进一步拓展了其在不同应用场景中的实用性。

（二）OpenCV 4.10.0 版本更新详情

OpenCV 4.10.0 版本更新涵盖了多个重要模块，带来了众多改进内容。

• 在 Core Module 方面，为 cv::Mat 添加了 CV_FP16 数据类型，同时弃用了 convertFp16 函数，添加了对 cv::Mat::convertTo 及其类似函数的 FP16 支持，还修复了一些与 FP16算术相关的未定义行为。扩展了 HAL API，用于 minMaxId、meanStdDev、moments、normHamming等操作，并且为 transpose和一些算术函数添加了 HAL 条目。在持久性方面，将实数输出为用户友好的表达方式，还为并行框架添加了 cgroups v2 支持，添加了对 cartToPolar 和 polarToCart 的就地支持。
• Imgproc Module 同样有诸多更新，为 cv::remap 添加了相对位移场选项，还添加了新的 findContours 实现，修复了 EMD 分配问题以及大内核情况下 stackBlur 的错误。扩展了 HAL 支持 projectPointsequalizeHist、Otsu threshold等操作，并且为gaussianBlur、remap、bilaterialFilter添加了新的 HAL 条目。
• Calib3d Module 中，修复了手眼校准方法中的几个错误，修复了findHomography 中的几个错误，findChessboardCorners 实现中进行了多项改进，改进了对称圆点网格图案检测，修复了 USAC 中可能的无限循环，改变了鱼眼校准中焦距初步估计的方法，添加了 Fisheye 相机模型的 solvePnP 实现。
• DNN Module 的更新也很显著，显著改进了 DNN 的内存消耗，添加了 Net::dumpToPbtxt 方法，以使用 Netron 审查优化后的图，添加了对多个 TFLite 层的支持，包括 Global_Pool_2D、Transpose、HardSwishInt8、split、fully connected、SoftMax、Cast等。修复了多个 ONNX 层中的错误，例如 Slice、Range、Clip、ReduceMean、Einsum、Norm、Concat 中负轴支持等，还添加了新的 ONNX 层，如 Mod、GroupNorm 层，添加了更多与 OpenVINO 兼容的 DNN 层，并对多个相关功能进行了优化。
• G-API Module 方面，将 G-API ONNXRT 后端移植到 V2 API，实现了并发执行器，为 GMat 添加了快速值初始化支持，修复了 OV 后端对非实数类型的均值 / 尺度预处理支持。
• Objdetect Module 中，修复了某些情况下 Charuco 棋盘生成的不准确问题（.generateImage（）），修复了 Aruco 检测器的线程安全问题，使 Aruco 检测器更加确定性，添加了 QR 码结构化附加解码模式，修复了 QR 码检测器和解码器中的多个错误，修复了条形码detectAndDecode，将剩余的 Aruco 和 Charuco 文档和示例移植到现代
  API。
• VideoIO 模块修复了 InternalFFMpegRegister 初始化中的竞争条件，Orbbec 相机支持 MacOS，Gemini2 和 Gemini2L 支持 Y16 格式，为 V4L2 后端添加了 V4L2_PIX_FMT_SGRBG8 像素格式支持，修复了当 CAP_PROP_FORMAT == -1 时，VideoCapture 返回的不正确时间戳。
• Python Bindings 部分，有实验性 NumPy 2.0 支持，为 Rect2f 和 Point3i 添加了 Python 绑定，将 MatLike 的 dtype 切换为数值类型，而不是通用类型，在文件名预期的地方添加了路径对象支持，为 JavaCameraView 添加了任何屏幕方向支持，在安卓示例中添加了 avaCamera2View 和 NativeCameraView 支持，修复 JavaCamera2View 中的双预览初始化错误，从构建脚本和教程中移除了 Android AIDL（因为自 4.9.0 起不再需要），启用 Emscripten 文件系统，为现代 Android Studio 更新了安卓示例，添加了从 Maven 支持 OpenCV 的功能，向 AAR 添加了 kotlin 类，为 ARM v8 和 v9 处理器添加了 KleidiCV 作为 HAL（CMake 选项 -DWITH_KLEIDICV=ON）。
• 在平台支持方面，有 CUDA 12.4 + 支持，Linux 的 Wayland 后端，MacOS 及其衍生产品的新 LAPACK 接口支持，为带有 P 扩展的 RISC-V 处理器添加了初始 HAL 版本，为 ARM v8 和 v9 处理器添加了 KleidiCV 作为 HAL（CMake 选项 -DWITH_KLEIDICV=ON），添加了 zlib-ng 作为经典 zlib 的替代品（CMake 选项 -DWITH_ZLIB_NG=ON），OneAPI 2024 支持（IPP, TBB），还有实验性 Apple VisionOS 支持以及实验性 Windows ARM64 支持。

（三）OpenCV 不同版本的 Python 支持情况

在 OpenCV-Python 的不同版本中，其对 Python 的支持、API 以及性能等方面都存在着一定区别。

• 对于 OpenCV-Python 2.x 版本，它仅支持 Python 2.x，包含了许多传统的计算机视觉功能，像图像处理、特征提取、图像匹配等基础功能。不过，由于它是旧版本，如今已经不再得到官方支持和更新，在实际应用中已不太推荐使用。
• OpenCV-Python 3.x 版本则是一个重要的版本升级，支持 Python 2.x 和 3.x。它引入了人脸识别、目标跟踪、光流估计等新功能，并且对性能进行了优化，借助对多核处理器的优化，以及利用 SIMD 指令集和 GPU 进行加速等手段，实现了更快的图像和视频处理速度。但要注意的是，由于 API 的变化，从旧版本迁移过来时，需要修改现有的代码以适应新的 API。
• 而 OpenCV-Python 4.x 版本在功能和性能上又有进一步拓展。它支持 Python 3.6 及以上版本，增加了如语义分割、3D 重建、深度学习支持等新功能，DNN 模块在这个版本里发挥着重要作用，允许使用预训练的神经网络模型进行图像分类、目标检测和人脸识别等任务。同时，其对性能进行了更多的优化，还提供了更多的加速选项，比如 OpenCL 和 CUDA。并且同样引入了一些新的 API，不过也需要留意和旧版本 API 之间的兼容性问题，必要时对代码进行相应调整。

从 API 变化来看，不同版本之间函数的名称和参数可能会发生改变，像 4.0 版本相较于 3.0 版本就有不少 API 的更新，这使得在不同版本间迁移代码时要仔细核对和修改代码逻辑。在性能改进方面，每个新版本都在前一版本基础上利用新的技术或者优化策略来提升处理速度，让开发者能更高效地利用 OpenCV 进行计算机视觉相关的开发工作。在功能扩展上，新版本不断纳入新的算法和模块，来满足日益多样化的计算机视觉应用场景需求，比如随着深度学习发展，后续版本不断增强对深度学习相关应用的支持能力。

四、如何选择合适版本

（一）不同应用场景下的版本考量

在选择 OpenCV 版本时，需要依据不同的应用场景来综合考量，以下是针对几个常见场景的分析：

• 教育与研究场景：

对于计算机视觉和图像处理领域的学生和研究人员来说，版本选择较为灵活多样。初学者往往可以选择较早的版本，比如 OpenCV 1.0 就很适合入门学习，它提供了大量基础的计算机视觉、图像处理和数值通用算法，尽管接口不够友好，但有助于学习者理解相关算法的基本原理。而当进行深入研究时，研究人员则可根据具体的实验需求来选择特定版本。例如，若研究方向涉及深度学习相关的计算机视觉应用，那 OpenCV 4.x 版本会是比较好的选择，因为其 DNN 模块不断强化，支持更多深度学习框架模型的兼容性和部署，像支持 ONNX 格式的网络，方便加载各类预训练模型进行实验，且在性能上也有诸多优化，能更高效地处理复杂的视觉任务。另外，在一些特定算法的研究上，不同版本对某个算法的实现或者优化程度有所不同，像特征提取算法方面，OpenCV 2.x 引入了 SIFT、SURF 等新算法，后续版本又不断改进和增加新的算法，研究者可按需选用合适版本去深入探究这些算法的特性及应用效果。

• 工业应用场景：

在工业应用中，稳定性与兼容性是重中之重。较新的版本如 OpenCV 4.x 虽然功能强大且性能优化较好，但可能存在部分工业环境下兼容性不够完善的情况，因为其可能需要更高的编译工具链版本支持等。例如一些长期使用特定编译环境（如特定版本的 Visual Studio）的工业系统，可能无法直接适配最新版本的 OpenCV。而 OpenCV 3.x 系列相对来说经过了较多实际工业项目的检验，稳定性较高，且其涵盖的功能模块对于常见的工业检测、自动化生产线上的视觉识别等任务已经能够较好地满足需求，像 text 模块可用于文本检测识别、calib3d 模块在相机标定及三维重建方面的能力有助于工业机器人视觉定位等。所以在工业应用中，开发者需要充分评估现有工业环境的条件，选择一个既能够稳定运行，又能满足业务功能需求的 OpenCV 版本。

• 开源项目场景：

对于开源项目的维护者而言，要考虑的因素更多。一方面要结合项目本身的功能定位，如果项目侧重于传统的图像处理功能，那 OpenCV 2.x 及以上版本都能满足，它们对各种滤波、形态学操作等基础图像处理功能都有较好的支持并且不断优化；若项目需要紧跟前沿技术，利用深度学习等进行图像分析，那 OpenCV 4.x 版本更合适，其丰富的新特性和优化能让项目更具竞争力。另一方面，还要考虑方便其他开发者参与项目，选择一个大多数开发者容易获取和使用的版本很关键，例如选择那些下载便捷、文档齐全且对常见开发环境兼容性好的版本，像一些有官方详细配置教程且在主流操作系统上容易部署的版本，就可以降低其他开发者参与项目的门槛，提升项目的稳定性和性能。

（二）兼容性及其他注意事项

在使用 OpenCV 的不同版本时，开发者需要重点关注兼容性及相关注意事项，避免在使用过程中出现故障。

• 编译工具链兼容性：不同版本的 OpenCV 可能需要不同的编译工具链支持。例如，OpenCV 3.x.x 的 release 版本通常支持 vc14 - vc15 编译环境，而 OpenCV 4.x.x 则需要 vc16 及以上版本支持。在进行项目开发时，如果编译环境和 OpenCV 版本不匹配，很可能出现编译错误，无法正常生成可执行文件。像在一些老旧的开发环境中，如果误选了较新的 OpenCV 版本，就可能因缺少对应的编译工具链而导致项目无法构建。所以在选择 OpenCV 版本前，一定要先明确自己的编译环境，确保二者相互兼容。
• API 兼容性：OpenCV 各版本之间在 API 方面也存在一定变化。函数的名称、参数以及功能等都可能随着版本更新而改变。比如从 OpenCV 3.x 迁移到 4.x 版本时，就会发现部分函数的调用方式有所不同，一些在旧版本存在的函数可能在新版本被移除或者被新的函数替代。这就要求开发者在升级版本或者更换使用版本时，仔细核对代码中涉及的 API，按照新版本的要求对代码进行相应的修改和调整，确保程序能够正常运行，避免出现函数找不到或者参数传递错误等问题。
• 跨平台兼容性：虽然 OpenCV 支持多种操作系统，如 Windows、Linux、Mac OS 和 Android 等，但不同版本在各平台上也可能存在一些细微差异和特定的兼容性问题。例如在某些 Linux 发行版上，特定版本的 OpenCV 可能需要安装额外的依赖库才能正常运行；在 Android 平台上，不同的 Android 系统版本对 OpenCV 的适配情况也不尽相同。开发者在将 OpenCV 应用到不同平台时，需要提前进行充分的测试，确保所选版本在目标平台上能够稳定运行，发挥出应有的功能。

五、展望 OpenCV 未来发展

随着科技的不断进步，OpenCV 后续版本也有望朝着多个令人期待的方向持续发展。

• 在新兴技术融合方面，与人工智能、机器学习的结合将会更加紧密。例如，如今深度学习在图像识别、语义分割等领域展现出强大能力，OpenCV
  后续可能会进一步优化 DNN
  模块，支持更多先进的深度学习架构以及训练技巧，让开发者能够更便捷地利用前沿的深度学习成果应用于计算机视觉任务。同时，强化与边缘计算、物联网等技术的融合，使
  OpenCV
  能更好地适配各类智能设备，满足如智能家居、智能安防摄像头等设备在本地进行高效视觉处理的需求，降低数据传输成本并提升实时性。像在一些智能监控场景中，未来的
  OpenCV 版本或许可以直接在低功耗的边缘设备上完成复杂的行为分析、异常检测等任务。
• 性能提升依旧会是重点关注的方向。随着硬件技术不断发展，新版本可能会充分利用新的 CPU 指令集、GPU 架构以及专用的 AI
  芯片等硬件资源，进一步优化算法实现，减少处理时间、降低资源占用。例如，通过更智能的并行计算策略，让多核 CPU 以及多 GPU
  的计算能力得到充分发挥，使得在处理高清视频流或者大规模图像数据时，能够实现近乎实时的处理速度，满足如自动驾驶、工业自动化生产线实时检测等对实时性要求极高的场景需求。
• 功能拓展上，有望涵盖更多特定领域的专业算法和模块。比如在医学影像处理领域，增加针对不同疾病诊断的影像分析算法，辅助医生更精准地发现病症；在虚拟现实、增强现实领域，强化对三维空间感知、物体虚拟放置与交互等方面的功能支持，为用户带来更沉浸式的体验。另外，对于新兴的应用场景，如太空探索中的星球表面图像分析、深海探测中的水下图像识别等，OpenCV
  也可能会针对性地推出相应的功能模块，助力这些领域的发展。

总之，OpenCV 作为计算机视觉领域的重要工具，其未来的发展充满了无限可能，值得广大开发者和相关从业者持续关注，相信它会不断给我们带来新的惊喜，在更多的领域绽放光彩，推动计算机视觉技术更好地服务于人类的生产生活以及科研探索等活动。