OpenCV（开源计算机视觉库：http：//opencv.org）是一个开源的BSD许可库，包含数百种计算机视觉算法。
2018年11月，OpenCV4.0.0 final 正式发布。发布时有10个特征提及。
1. 很多OpenCV 1.x的C API被移除。受影响的模块有objdetection, photo, video, videoio, imgcodecs, calib3d。
2. 核心模块中的Persistence(在XML、YAML或JSON之间存储和加载结构化数据)已在C++11中复现，这使得移除多余的C API。
3. OpenCV现在是C11标准，需要兼容c11的编译器。推荐使用最新的C17标准库。
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4. DNN改进。
- 增加了对Mask-RCNN模型的支持。使用指南和示例。
- 集成ONNX解析器。现在支持许多流行的分类网络。
YOLO对象检测网络也得到了部分支持(ONNX版本的YOLO缺少一些最终层，这些层实际上提供了矩形列表)。 - 借助Intel DLDT，进一步提高了DNN模块的性能。
- API更改: 默认情况下，
blobFromImage方法系列不交换红色和蓝色通道，也不裁剪输入图像。 - 已经为OpenCL不可用的平台添加了实验性的Vulkan后端。
- 为OpenCV支持的最流行的深度学习网络添加快捷方式。
- 在AMD 和 NVIDIA GPUs上固定 OpenCL加速。
5. 添加了全新的模块opencv_gapi。
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6. 性能改进
- OpenCV中的数百个基本内核已经使用所谓的“广泛通用内在函数”进行了重写。
- 增加了对IPPICV 2019的支持。
7. QR检测器和解码器已经与live sample一起添加到opencv / objdetect模块中。
8. 流行的Kinect Fusion算法已经实现，针对CPU和GPU（OpenCL）进行了优化，并集成到opencv_contrib / rgbd模块中。示例
9. 非常高效且高质量的DIS稠密光流算法已从opencv_contrib转移到opencv，video模块。示例。
10. 将较慢的TV L1光流算法从opencv迁移到 opencv_contrib。
ps：关于OpenCV4.x的编译与之前版本的基本一样。
参考：
1.OpenCV官网
2.OpenCV Change Logs
3.OpenCV文档
