一：计算机视觉历史与发展
计算机视觉英文全称为Computer Vision缩写CV，是指用摄像设备与计算机替代人的视觉系统，进行一目标检测、识别、跟踪、测量与分析的技术，计算机视觉是一门多学科交叉形成的新学科，最早出现在1982，其确立的标志是David Marr的《视觉》一书问世、所以早期的计算机视觉又被称为马尔视觉。从那个时候开始计算机视觉在理论、框架、算法与模型等方面发展迅速，上世纪90年代计算机视觉开始在工业领域应用，引起了工业界的广泛关注，2000年以后，计算机视觉技术在微软、IBM等世界IT巨头的推动下不断向前发展，并且得到新兴IT巨头谷歌、脸书、亚马逊等企业的大力推崇与扶持，产生了许多让人印象深刻的算法发明与新的应用领域，造就了计算机视觉领域很多横跨学术界与工业界的大神！2012年以后，随着深度学习技术在工业界首先获得突破，更多的计算机视觉科学家看到了深度学习在计算机视觉领域的应用潜力，开始结合深度学习技术推动计算机视觉科学发展，取得了非常显著的学术效果与产业效益，在魔都与帝都也因此诞生了一大批人工智能计算机视觉领域的创业公司，其中还有几个成为独角兽级别的公司，如商汤、旷视、依图等。它们无一例外都是依靠计算机视觉起家，使用深度学习技术在计算机视觉领域深耕，形成行业解决方案与生态，完成了商业版图的布局。未来随着5G技术的普及，整个世界也许看到的都是视频与图像，视频与图像数据都需要通过计算机视觉进行解析信息，读取理解，也有人说未来的世界将是像素主导一切的世界，这样我们就更加离不开计算机视觉等相关技术。
二：OpenCV框架介绍
OpenCV框架是计算机视觉领域最流行的框架之一，官方开发包累积下载次数超过一千四百万人次，但是说起OpenCV的起源却跟一家做芯片的公司息息相关，它就是大名鼎鼎的电脑芯片CPU生产厂商英特尔，OpenCV最早是由英特尔设在俄罗斯的研发部门开发，OpenCV发展时间线如下：
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1999年OpenCV正式立项
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2000年在IEEE的计算机视觉与模式识别大会上正式发布Alpha版本
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2001年~2005年之间Intel公司陆续发布了最初5个Beta测试版本
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2006年OpenCV1.0版本正式发布
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2009年OpenCV2.0版本正式发布，这是OpenCV发展史上的一个重要里程碑，早期OpenCV是基于C语言实现，在2.0的版本中添加了C++接口，并且对原来的C语言代码进行优化和整合，以期吸引更多的开发者用户。
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2012年OpenCV正式交给开源社区opencv.org运营与维护
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2014年OpenCV3.0版本发布
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2016年OpenCV3.1与OpenCV3.2版本相继发布，
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2017年OpenCV3.3.x版本发布，开发包中增加了DNN深度学习模块
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2018年OpenCV3.4版本发布，深度学习模块支持功能更强，实现残差网络人脸检测
开发语言与系统支持：
当前OpenCV支持C++、Python、Java、JS等开发语言SDK调用，本身源代码基于C/C++实现，支持Windows, Linux, Mac OS, iOS 与 Android系统应用开发。
官方网站：
OpenCV library
源代码github：
GitHub - opencv/opencv: Open Source Computer Visio…
应用领域：
OpenCV框架自发布以来，因为其免费开源收到了工业界与学术界广泛关注与兴趣，成功的在多个计算机视觉应用领域落地，这些领域包括生物图像检测与分析、工业缺陷检测、军事无人机、农业植物图像分析、安防监控领域、文字OCR识别、文档信息化处理、视频分析、智能交通与无人驾驶领域、水体环境监测、设备缺陷分析等方面。