OpenCV（オープンシーヴィ、）とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ。2009年にWillow Garage（ウィロー・ガレージ）に開発が移管された後、2015年現在はItseezがメンテナンスを行なっている。画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC/C++、Java、Python、MATLAB用ライブラリ。プラットフォームとしてOS XやFreeBSD等全てのPOSIXに準拠したUnix系OS、Linux、Windows、Android、iOS等をサポートしている。1999年にプロジェクト開始。最初のアルファ版が公開されたのは、国際会議CVPR 2000 (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2000) である。2001年から2005年の間に5つのベータ版がリリースされた。1.0版がリリースされたのは2006年。2008年にWillow Garageによるサポートを受け、開発状況が再び活発になった。2009年10月に2回目のメジャーバージョンアップが実施され、2.0版がリリースされた。OpenCV 2.4.4以降ではJavaが公式にサポートされている。OpenCV 2.x系列は2016年5月に2.4.13がリリースされており、3.x系列と同時にメンテナンスが続けられている。2015年6月に3回目のメジャーバージョンアップとしてOpenCV 3.0が正式リリースされた。OpenCV 3.0では従来のC言語関数形式のインターフェイスはレガシーAPI扱いとなりメンテナンスが終了しているため、代わりにC++ APIを使うことが推奨されている。2015年12月にリリースされたOpenCV 3.1では、Google Summer of Code 2015の成果物の取り込みなど、多数の機能が追加されている。実装分野は次の通り。OpenCV 2.1でSSE拡張命令を使用した最適化コードが実装されている。OpenCV 3.0でIntel IPPのサブセットがIPPCVとして寄贈され、デフォルトで使用されるようになった。OpenCV 2.2でCUDAを使ったアクセラレータであるgpuモジュール、OpenCV 2.4.3でOpenCLを使ったアクセラレータであるoclモジュールが追加された。gpuモジュールを有効にするためには、OpenCVをcodice_1構成でビルドする必要がある。また、oclモジュールを有効にするためには、OpenCVをcodice_2構成でビルドする必要がある。なおOpenCV 2.4.11時点で、公式のWindows用ビルド済みバイナリではCUDAは有効にされていないが、OpenCLは有効にされている。またgpuモジュールおよびoclモジュールはともに、従来のCPUベースのOpenCV機能と比べて、対応するチャンネルフォーマットに関して制約がある。そのほか、gpuモジュールを使用するためには、CUDAに対応したNVIDIA製GPUを、そしてoclモジュールを使用するためには、OpenCL 1.1に対応したハードウェアを用意する必要がある。なお、OpenCV 3.0ではgpuモジュールはcudaモジュールに改称され、また独立したoclモジュールは廃止されてOpenCVの各モジュールに透過API (Transparent API, T-API) として分散・融合されている。OpenCV 3.0にはOpenCLの相互運用を可能とするラッパーAPIも用意されており、OpenCL-C言語でカスタムカーネルを記述できるほか、OpenCL 1.2サポートを有効にしてOpenCVをビルドすることで、OpenCL 1.2対応のプラットフォームおよびデバイス上でOpenCL 1.2の機能（カーネルの分割コンパイル＆リンクなど）を使えるようになる。また、オプションとしてOpenCL 2.0もしくはAMD () 拡張のShared Virtual Memoryもサポートしている。公式に提供されているOpenCV APIとして、C/C++用インターフェイスのほか、Java、Python、MATLABバインディングが存在するが、そのほかにも非公式の各種言語向けのラッパーが存在する。

出典:wikipedia