OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了数百种计算机视觉算法。这个库采用了模块化的结构，包含多个库。主要模块包括核心功能、图像处理、视频分析、相机校准与3D重建、2D特征框架、对象检测、高级GUI和视频输入/输出等。每个模块提供了一系列相关的功能和算法。
在使用OpenCV时，所有的类和函数都被放置在cv命名空间下。因此，要使用这些功能，需要在代码中使用cv::前缀或者通过using namespace cv;引入整个命名空间。例如，使用cv::Mat类进行图像数据的操作和处理。
OpenCV自动处理内存管理，例如，通过使用引用计数系统来管理cv::Mat对象的内存。当对象不再被任何变量引用时，相关内存会被自动释放。这样的机制简化了内存管理的复杂性，并减少了内存泄漏的风险。
OpenCV还提供了自动分配输出数据的功能，许多函数会根据输入数组的大小和类型自动分配或重新分配输出数组的内存。这进一步简化了数据处理流程，减少了手动内存分配的需要。
为了处理图像数据中常见的溢出问题，OpenCV采用了饱和算术操作，以确保计算结果在可接受的范围内。这在图像处理中非常重要，可以防止算术运算中的溢出引起的图像质量问题。
在设计上，OpenCV限制了对模板的使用，以避免编译时间和代码尺寸的急剧增加。虽然这限制了某些高级功能的使用，但它使得库更容易维护，并且更容易为其他语言（如Python、Java）提供接口。
为了简化API并支持多种数据类型（如cv::Mat、std::vector等），OpenCV引入了InputArray和OutputArray这两个“代理”类。这些类在内部处理不同类型的数据结构，使得函数接口更加统一和灵活。
在错误处理方面，OpenCV通过抛出异常来报告严重错误。这符合C++的异常处理机制，可以让开发者更容易地管理错误和异常情况。
最后，OpenCV设计为完全可重入，支持多线程环境。这意味着同一个函数或不同实例的同一方法可以在不同的线程中安全地调用，为并行处理和性能优化提供了可能。
总结来说，OpenCV是一个功能强大且易于使用的计算机视觉库，通过其模块化结构和自动内存管理等设计，极大地简化了计算机视觉应用的开发过程。通过合理利用这些特性，开发者可以快速高效地实现复杂的视觉处理任务。
下面是一些示意代码和测试示意结果的概述：
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui.hpp"
using namespace cv;
int main(int, char**)
{
VideoCapture cap(0); // 打开默认摄像头
if(!cap.isOpened()) return -1;
Mat frame, edges;
namedWindow("edges", WINDOW_AUTOSIZE);
for(;;)
{
cap >> frame; // 从摄像头捕获一帧图像
cvtColor(frame, edges, COLOR_BGR2GRAY); // 转换为灰度图
GaussianBlur(edges, edges, Size(7,7), 1.5, 1.5); // 应用高斯模糊
Canny(edges, edges, 0,30, 3); // 使用Canny算法检测边缘
imshow("edges", edges); // 显示处理后的图像
if(waitKey(30) >= 0) break; // 等待按键，如果有按键按下，则退出循环
}
return 0;
}
这段代码演示了如何使用OpenCV进行简单的视频处理，包括捕获视频帧、转换为灰度图像、应用高斯模糊以及边缘检测。通过`VideoCapture`类捕获来自摄像头的视频流，`cvtColor`函数转换图像颜色空间，`GaussianBlur`函数应用高斯模糊以平滑图像，最后`Canny`函数进行边缘检测。结果通过`imshow`函数展示。整个过程展示了如何将OpenCV的不同模块组合使用来实现复杂的图像处理任务。
测试示意结果：运行上述代码，你将会看到一个名为"edges"的窗口，展示了实时捕获的视频流中的边缘检测结果。图像首先被转换为灰度图，然后应用高斯模糊以去除噪声，最后应用Canny边缘检测算法突出显示边缘。这个简单的例子展示了使用OpenCV进行实时图像处理的基本流程。
上述内容基本都是复制官网的，后续我这边会不定期的更新opencv的安装和一些使用相关的博客