OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
为什么有OpenCV
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
1.研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）
2.耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）
3.依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状。而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发。OpenCV致力于成为这样的标准API。
OpenCV致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。
下载了一个opencv试了一下，检测代码
1 import cv2 2 import numpy as np 3 4 img = cv2.imread("20131025164949562.jpg") 5 emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8) 6 7 emptyImage2 = img.copy() 8 9 emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) 10 #emptyImage3[...]=0 11 12 cv2.imshow("EmptyImage", emptyImage) 13 cv2.imshow("Image", img) 14 cv2.imshow("EmptyImage2", emptyImage2) 15 cv2.imshow("EmptyImage3", emptyImage3) 16 cv2.imwrite("cat2.jpg", img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 5]) 17 cv2.imwrite("cat3.jpg", img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) 18 cv2.imwrite("cat.png", img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 0]) 19 cv2.imwrite("cat2.png", img, [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 9]) 20 cv2.waitKey (0) 21 cv2.destroyAllWindows()
修改图片的格式，图片质量，图片的质量默认为95，范围为0-100，对于PNG，第三个参数表示的是压缩级别。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION，从0到9,压缩级别越高，图像尺寸越小。默认级别为3
