开发人员使用 OpenCV（开源计算机视觉库）来处理与图像和视频处理、对象检测和机器学习集成相关的任务。该库提供用于处理视觉数据、分析模式以及自动化需要理解视觉内容的任务的工具。例如，开发人员可以使用 OpenCV 在视频流中构建实时人脸检测、对图像应用滤镜或在监控录像中跟踪移动对象。其跨平台兼容性以及对 Python、C++ 和 Java 等语言的支持使其易于集成到各种项目中。OpenCV 还简化了对相机等硬件的访问，从而能够直接进行视频捕获和处理。
一个关键的应用场景涉及图像转换和特征检测。开发人员依赖 OpenCV 的模块来完成诸如调整大小、裁剪或在颜色空间（例如 RGB 到灰度）之间转换图像等任务。高斯模糊或 Canny 边缘检测等函数有助于对图像进行预处理，以便进行进一步分析。对于对象检测，OpenCV 包含预训练分类器，例如用于人脸检测的 Haar 分类器，这些分类器可以直接应用或根据特定需求进行微调。背景减法或光流等视频分析工具可在交通监控等应用中实现运动跟踪。此外，OpenCV 与 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架集成，允许开发人员使用 OpenCV 的 DNN（深度神经网络）模块部署用于图像分类或分割等任务的模型。
OpenCV 在机器人、医疗保健和汽车等行业得到广泛采用。在机器人领域，它用于相机校准或对象识别等任务，以指导自主导航。医学成像应用可能使用 OpenCV 增强 X 射线或检测 MRI 扫描中的异常。汽车系统利用它在 ADAS（高级驾驶辅助系统）中进行车道检测或行人跟踪。开发人员还在 AR（增强现实）项目中使用 OpenCV，在这些项目中，特征匹配将虚拟对象与现实世界场景对齐。该库的详尽文档和社区贡献（例如预训练模型和代码示例）减少了开发时间。通过将易用性与强大的功能相结合，OpenCV 仍然是高效解决现实世界计算机视觉问题的实用选择。