Open Source Computer Vision Library on OpenCV täisnimi, programmeerimisfunktsioonide teegi ja avatud lähtekoodiga tööriistakomplekt platvormidevaheliseks kasutamiseks reaalajas arvutinägemise pilditöötluses ja OpenCV jälgimises. See töötati välja 21. sajandi vahetuse lähedal ning oli algselt mõeldud kolmemõõtmeliste (3-D) kuvaseinte ja kiirte jälgimise jaoks. Loomingulist kodeerimist kasutades võib OpenCV pakkuda jõudlusele optimeeritud visioonipõhise koodi arendajatele algselt C- või C++-liideses raamistikku, ehkki see on saadaval mitmes keeles, ja on kohandatav kaugkasutuseks käeshoitavates seadmetes. See on muude funktsioonide hulgas võimeline jäädvustama videofaile reaalajas, põhilisi videokonfiguratsioone, objektide tuvastamist ning liikumis- ja värvijälgimist. OpenCV on võimeline kaamerat kalibreerima, kuna see suudab leida ja jälgida kaamera kalibreerimisi ning seadistada videokaamerate stereokirjavahetust.
OpenCV jälgimise funktsioon CalcGlobalOrientation arvutab koos teise CalcMotionGradient käsuga kindlaksmääratud piirkonna liikumise orientatsiooni ning loob liikumisajaloo ja ajatempli, et jälgida liikumissuunda, tagastades tulemused kraadides ja salvestades järgnevad nihked. Lõpptulemus oleks algse orientatsiooni ja nihkenurkade summa. Pildifailide lugemine ja kirjutamine ning nende kolmekanaliliseks värvipildiks sundimine, faile saab muuta, neile otse ja kaudselt juurde pääseda ning halltoonide kujutisteks või värvibaidipiltideks teisendada.
Piltide optilist voogu saab suunata plokkide sobitamise jälgimise abil ning iga piksli arvutamine ja voo juhendamine. Huvipakkuva piirkonna määramiseks või kujutise kloonimiseks on võimalik pilte eraldada ja vabastada ühekanaliliste baitpiltide või kolme kanaliga hõljuvate kujutiste jaoks. OpenCV võimaldab jäädvustada kaadrikujutisi videoseeriast mitmest kaamerast pärit failist korraga, haarates igast ühe pildi ja hankides seejärel neist kõigist, et luua ja redigeerida uusi videovooge.
Näo OpenCV jälgimine toimub selle Camshift funktsioonide abil. See funktsioon rakendab objekti jälgimise algoritmi, leiab objekti keskpunkti, loob värvihistogrammi, arvutab näo tõenäosuse, seejärel nihutab näo ristküliku asukohta igas videokaadris ning teeb muudatusi suuruse ja nurga arvutamise teel. See koondab eredamad pikslid tsentreeritud näo kohale ja kasutab skaalat väiksemate nägudega kohanemiseks järgmistes kaadrites, kui pilt taandub.
OpenCV jälgimisvõimalusi kasutatakse paljudes rakendustes. Alates näotuvastusest kuni žestituvastuse, mobiilse robootika, inimese ja arvuti interaktsiooniprogrammide ja stereopsiseni, mis loob stereonägemuse sügavuse tajumise kahe kaamera abil, kasutades objekti, värvi ja liikumise jälgimist. OpenCV-l on ka statistilised masinõppeteegid, mis sisaldavad otsustuspuu õppemooduleid, ootuste maksimeerimise jälgimisalgoritme, gradiendi võimenduspuid ja tehisnärvivõrkude töömooduleid.