opencv各版本之间区别
Opencv 1.0 以前的历史忽略...
1.0
(2006年 10月)
新功能/特征
1. General ：
☆ Windows 安装包中加入了预编译的Python 模块
☆ Borland C++(v5.6+) 新增了makefiles (参考 _make\make_all_bc.mak)
2. CV:
☆ 添加了Inpainting，参考 samplse/c/inpaint.cpp
3. MLL:
☆ 添加了Boosted 树分类器， 详见 参考手册 MLL 部分
4 HighGUI:
☆ 在highgui通过使用JasPer 和OpenEXR ，支持Jpeg2000 和 EXR 格式的文件 。在windows中 OpenEXR 不是默认内置到highgui 中的。 参考 otherlib/_graphics/readme.txt
☆ 支持 大于8_bit 图像(PNG,Jpeg2000 以及 OPenEXR)的输入/输出。
☆ 更新了 CMU camera wrapper.
☆ 改进和修正了 一些 V4L2
5 New Samples （opencv/samples ）:
☆ 摄像机标定的例子：calibrate,cpp
☆ 图像修复的例子 ：inpaint.cpp
☆ 根据已有数据,使用随机树 ，boosted 树以及神经网络等方法训练学习来进行字母识别：leter_recog.cpp
☆ 一些新的Python 例子
6 Tests：
☆ 大部分旧的 cv tests 已经被重写/修改成 使用cxts 替代了 trs，在tests中TRS 不再使用。
Bug fixes:
★ cvFindFundamentalMat 总错误的归一化(SF # 1550855)
★ cvGetQuadrangleSubPix 的偶然崩溃 （SF # 1549168）
★ cvCalcOpticalFlowPyrLK 的偶然崩溃 ()
★ 在cvFloor/cvCeil 出现内部GCC 3.X错误(SF # 1546657)
★ 一些和Python 相关的bug （SF #1570109 ,SF# 1572800,,SF #1543593 ）
★ 轮廓处理/渲染 出现的bugs(SF # 1550889)
★ x86-64 相关的bugs(SF #1526133 ,SF #1527997)
★ cvFitEllipse ,cvFitLine,cvHoughCircles 在某些情况下出现不正确的结果。
★ 。。。。
已知问题 ：
★ 一些tests在IA64(Itanium)可能失败。例如 gaussian filter ,fundamental matrix estimation, chessboard detector.
1.1 prel1
（2008 年10月）
新功能/特征
1 General :
☆ 增加了Octave bindings 。参考 interfaces/swig/octave (迄今为止只有 Linux)
☆ 【windows】 opencv 支持 VS2005， 同时也包括支持 OpenMP.
☆ 【windows】 更新到Python2.6
☆ 【windows】删掉了 cvcam （因为highgui现在支持 videoInput）。
2 CXCORE, CV,CVAUX :
☆ 增加了SUFR(speeded_up Robust Features)算法 ，参考 samples/c/find_obj.cpp 以及 文档 opencvref_cv.htm
☆ 摄像机标定增加了许多改进
■ 添加了摄像机的立体标定： cvStereoCalibrate,cvStereoRectify 等。
■ 使用Levenberg-Marquardt 方法进行单摄像机标定，同时支持 额外的标志 来进行控制摄像机各个参数优化的开关。
■ 在 每一个涉及到 标定相关的函数中 用到了径向畸变的第三个 参数 ((k3*r^6).
☆ 提供了更好的homograph 估计算法 （RANSAC 以及 LEMDs）.
☆ 添加了新的 C++ 模板图像处理类 参考 opencv/cxcore/include /cvwimae.h
☆ 添加了快速近似的紧邻搜索
☆ 添加了背景/前景分割 的Codebook 算法
☆ 添加了排序函数
☆ 【OpenCV+IPP】人脸检测（cvHaarDetectObjects）速度加快(达到2倍) 使用 IPP 5.3 或者更高的版本.
☆ 添加了cvRemap中 更快（4 倍）的定点变化运算。
3 MLL;
☆ MLL 中添加了Python 绑定。 现在没有具体的例子。
4 HighGUI:
☆ 【windows ,32bit】添加了支持videoInput 的类库，因此，cvcam几乎不再需要。
☆ 【windows ,32bit】通过 ffopencv*.dll ，FFMGEG现在支持视频的解码/编码
☆ 【linux】 添加了支持unicap的功能
☆ 改进了内部视频的捕捉以及视频编码的 APIs.
5 Documentation:
☆ 出版了 OpenCV 书。
6. New samples （opencv/samples）:
☆ 许多 Octave 例子
☆ find_obj.cpp (SURF),bgfg_codebook.cpp(Codebook BG/FG 分割),stereo_calib.cpp (立体校准 和立体匹配)
Bug fixes:
省略....
已知问题：
☆ 不支持 Borland 编译器（有可能工作）
☆ 不支持64位windows（有可能工作）
☆ SF bug跟踪器仍然包括 50多个bug记录 。在下面版本中解决他们。
2.0 beta
(2009 年9月)
新功能，特征：
1. General :
☆ 引进了崭新的C++接口，支持大部分OpenCV函数功能(cxcore,cv ,highgui).也就意味着你可以用较少的编码完成同样的结果； 同时，它能够自动进行内存管理和其他一些优点。
■ 查看opencv中的C++参考章节：/doc/opencv.pdf 和 opencv/include/opencv/*.hpp .
■ 先前的接口仍然保留并继续支持。
☆ 源目录结果重新组织；现在所有的外部头文件放置在所有平台的单目录里面。
☆ 主要的编译系统是CMake,
■ http://www.cmake.org(2.6.x 是相当好的版本).
■ 在Windows 包里Visual studio 里面的项目文件，MSVC 中的makefiles， Borland c++ 或者 MinGW 不再提供。请 用 CMake 产生它们。
■ 在 MacOSX, 使用者可以产生Xcode项目文件。
■ 在linux 和其他平台上，用户通过命令行编译OpenCV,可以在交叉平台的IDEs上产生项目文件，例如 Eclipse 或者 Code Blocks ,或者makefiles。
☆ Opencv 的库已经转换到Subversion，发布在 SourceForge：
■ http://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/svnroot/opencvlibrary
■ 最新的snapshot 在 http://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/svnroot/opencvlibrary/trunk,
■ 差不多稳定的版本在 http://opencvlibrary.svn.sourceforge.net/svnroot/opencvlibrary/tags/latest_tested_snapshot
2. CXCORE, CV,CVAUX:
☆ CXCORE 在各种线性代数函数中使用 Lapack (OpenCV 2.0中CLapack 3.1.1.1 ) 例如 solve,invert,SVD,determinant,等。 ☆ 增添了 许多新特征以及 物体检测和描述符。参见 cv.hpp ,cvaux.hpp:
■ FASE--快速角检测。
■ MSER-- 极值地方最稳定
■ LDetector- 快速基于圆特征检测器
■ 基于Fern 的点分类器 和 平面物体探测器
■ 旋转图像三维特征描述
■ 自相似特征(Self-similarity features)
■ HOG people 和物体检测
■ LBP 特征(局部二值特征)
■ Haar 特征的扩展变种。现在支持 Haar 特征和LBPs，其他特征可以用同样的方式添加。
■ 自适应皮肤检测和模糊meanshift 跟踪 ，参见：cvaux.hpp 以及 opencv/samples/c/adaptiveskindetector.cpp
☆ 添加与 新式的HAAR+LBP相互补的新的 traincascade应用的描述符。参见 opencv/apps/traincascade.
☆ opencv中添加了近似近邻搜索算法 FLANN 的强大类库，类库的接口在cxcore中。参见 cxcore.hpp 以及 opencv/samples/c/find_obj.cpp
☆ 根据论文添加了浓密的光流估计算法。（"Two-Frame Motion Estimation Based on Polynomial Expansion" by G. Farnerback.）
☆ 图像扭曲操作(resize,remap,warpAffine,warpPerspective)现在全部支持 bicubic 和Lanczos interpolation。
☆ 大部分新的线性或者非线性滤波操作(filter2D,sepFilter2D,errod ,dilate ....)支持任意边界模式。
☆ 数据现在可以保存或者加载GZIP格式压缩的文件 XMl/YML .eg: cvSave("a.xml.gz",my_huge_matrix);
3 MLL:
☆ 添加了极限随机树，同Boosting 或者 Random Trees 相比，使训练速度超快。（by Maria Dimashova）
☆ 决策树引擎和基于它的类别(决策树自己 ，Boost, Random Trees) 被重做：
■ 它们消耗更少的内存(接近节省 200% )
■ 训练过程可以在多线程中运行。(当opencv 支持 OPenMP)
■ boosting 分类对于数值变量相当快，因为有专门的低开销分支。
☆ 添加了mltest。
4. HighGUI:
☆ 【linux】 添加了对立体相机的支持。
☆ 现在有捕捉视频的统一的接口，不管是2个，3个还是n个摄像头。
☆ 图像可以在内存缓冲区中进行压缩或者解压缩。参见 C++ HighGUI 参考手册。
5 Documentation:
☆ 参考手册从HTML格式装换成 LaTeX格式。http://opencv.willowgarage.com/documentation/index.html
6 Samples, misc.:
☆ 更好的眼睛检测例子，参见 opencv/data/haarcascades/*[lefteye|righteye]*.xml
☆ 基于LBP级联的正面面部检测。 参见 opencv/data/lbpcascdes/lbpcascade_frontalface.xml
☆ 几个高质量的身体部分和面部特征检测。参见 opencv/data/haarcascades/haarcascade_mcs*.xml
优化：
1. 许多基本函数以及图像的处理操作(arithmetic operations, geometric image transformations, filtering等)经过SSE2优化，所以 它们快好几倍。
2. IPP模型支持已经改变。现在的IPP的支持能够用CMake检测到，主要是 在配置阶段和关联opencv的时候。(在测试版本还没有实 现)。
3.PNG编码性能增加通过调节参数因子4.
Bug fixes:
参见 http://sourceforge.net/tracker/?group_id=22870&atid=376677 of the list of the closed and still opened bugs.
已知问题：
1. 基于configure和autotools 的编译方式已经坏掉，请使用 CMake编译
2. OpenCV 中bug跟踪器在SF 仍然有150多个开放的bug。
3. 不支持 IPP。在2.0 gold 版本中将支持。
4. 参考文档已经更新和改进了多次，但仍需要修改。
5.新式的Python 版本还没有包括进来。
2.0
（2009年9月）
新功能，特征：
1.General:
☆ Windows安装包已修好，MinGW 用来预编译代码
☆ 基于autotools编译已经修好
☆ 新的Python 接口正式加入。
2 .MLL:
☆ 添加了新式类的别名(例如：cv::SVM~CvSVM)和训练/预测方法，将cv::Mat 排除在Cvmat中。现在MLL可以无缝的使用剩下 的改变风格的OpenCV。
bug修订：
在 2.0 beta 版本中的很多bug已经被修好,参考 OpenCV bug 跟踪器。 http://sourceforge.net/tracker/?group_id=22870&atid=376677
待续..........
详细参考 http://opencv.willowgarage.com/wiki/OpenCV%20Change%20Logs