自动驾驶汽车通常使用 OpenCV 作为其视觉软件的一部分，但它并非其依赖的唯一工具或框架。 OpenCV 提供了一组基本的计算机视觉算法，可处理图像过滤、边缘检测和相机校准等任务。 这些功能对于预处理传感器数据（例如来自摄像机的图像）至关重要，然后再将其馈送到更复杂的感知系统。 然而，现代自动驾驶汽车还依赖深度学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch）和专门的感知堆栈来处理对象检测和语义分割等任务，这些任务需要在大型数据集上训练的神经网络。
OpenCV 作用的一个实际例子是相机校准和失真校正。 自动驾驶系统使用多个摄像头来创建 360 度环境视图，OpenCV 的函数（如 cv2.calibrateCamera）有助于校正镜头失真并在空间上对齐图像。 另一个用例是车道检测：OpenCV 的边缘检测和 Hough 变换工具可以实时识别车道标记，尽管通常会通过神经网络来增强其鲁棒性。 OpenCV 还有助于基本的图像预处理，例如将原始相机数据转换为适合机器学习模型的格式，或将相机数据与激光雷达或雷达输入融合。
也就是说，OpenCV 很少是自动驾驶汽车视觉系统的支柱。 大多数生产系统使用优化的自定义库或特定于硬件的加速器（例如，NVIDIA 基于 CUDA 的工具）来执行计算密集型任务。 OpenCV 的优势在于快速原型设计和处理定义明确的低级视觉任务，而更高级别的感知依赖于深度学习。 例如，特斯拉的 Autopilot 使用神经网络进行物体识别，但可能仍会利用 OpenCV 进行初始图像转换。 总之，OpenCV 是自动驾驶汽车软件更广泛生态系统中的一个补充工具，而不是一个独立的解决方案。