OpenCV 和 OpenGL 是软件开发中广泛使用的工具，它们在各个行业中各自扮演着不同的角色。OpenCV（开源计算机视觉库）主要用于实时计算机视觉任务，例如图像和视频分析。OpenGL（开放图形库）是一个跨平台的 2D 和 3D 图形渲染 API，专注于高性能可视化。尽管出现了更新的替代方案，但由于它们的通用性、丰富的文档和强大的社区支持，两者仍然保持着重要地位。
OpenCV 被广泛应用于依赖图像处理和机器学习的行业。例如，在汽车系统中，OpenCV 为自动驾驶车辆提供车道检测和物体识别功能。医疗保健应用使用它进行医学影像分析，例如在 MRI 扫描中识别肿瘤。零售和制造业利用 OpenCV 进行质量控制——使用摄像系统检查产品缺陷。它与 TensorFlow 和 PyTorch 等框架的集成，使开发人员能够将预训练模型与自定义视觉流水线结合使用。OpenCV 的易用性（通过 Python、C++ 或 Java 绑定）以及对实时处理的优化，使其成为原型开发和部署视觉解决方案的标准工具。
OpenGL 仍然是图形密集型领域的基石，例如游戏、模拟和 CAD 软件。Unity 和 Unreal 等游戏引擎使用 OpenGL 进行渲染，尤其是在跨平台移动和桌面应用程序中。AutoCAD 等工程工具依赖它进行 3D 建模和可视化。尽管面临来自 Vulkan 或 Metal 的竞争，OpenGL 的简单性和广泛的硬件兼容性使其保持了相关性。例如，移动开发者使用 OpenGL ES 在 Android 应用中进行渲染，而科学可视化工具则使用它来显示复杂数据集。其固定功能管线虽然不如现代 API 灵活，但对于不需要对 GPU 进行超低级别控制的项目来说，可以简化开发。
虽然 OpenCV 和 OpenGL 通常在不同的领域运作，但它们在增强现实 (AR) 和机器人等应用中有所交叉。AR 系统使用 OpenCV 进行相机标定和物体跟踪，而 OpenGL 则负责将虚拟物体渲染到真实世界场景中。机器人技术将 OpenCV 的感知能力（例如，用于导航的 SLAM）与 OpenGL 的模拟环境结合用于测试。这两个库都受益于数十年的改进——OpenCV 的算法经过实战检验以确保准确性，而 OpenGL 的驱动程序在各种 GPU 上都得到了优化。尽管存在更新的工具，但它们的成熟度、跨平台支持和丰富的教程确保它们仍然是开发者应对视觉和图形挑战的主要选择。