OpenCV 3.1 版本终于在圣诞假期前夕发布。这是 3.x 系列的第一个稳定性更新。需要提醒的是，从 OpenCV 3.0 开始，我们更改了版本编号方案，因此 3.1 相当于 3.0 的 2.4.1 对 2.4.0 的更新。
更改
自 3.0 以来更改的详细列表可以在 https://github.com/opencv/opencv/wiki/ChangeLog 中找到。以下是简要总结
- 在 2015 年 Google Summer of Code 期间引入了许多新功能
- “全向相机校准和立体 3D 重建” - opencv_contrib/ccalib 模块（赖百胜，李波）
- “运动结构” - opencv_contrib/sfm 模块（埃德加·里巴，文森特·拉博）
- “改进的可变形部件模型” - opencv_contrib/dpm 模块（徐家龙，本斯·马扎尔）
- “使用核化相关滤波器的实时多目标跟踪” - opencv_contrib/tracking 模块（Laksono Kurnianggoro，费尔南多·J·伊格莱西亚斯·加西亚）
- “改进和扩展的场景文本检测” - opencv_contrib/text 模块（Lluis Gomez，瓦迪姆·皮萨列夫斯基）
- “立体对应改进” - opencv_contrib/stereo 模块（米尔切亚·保罗·穆雷桑，谢尔盖·诺索夫）
- “结构光系统校准” - opencv_contrib/structured_light（罗伯塔·拉瓦内利，德利亚·帕萨拉夸，斯特法诺·法布里，克劳迪娅·拉普阿诺）
- “棋盘格 + ArUco 用于相机校准” - opencv_contrib/aruco（塞尔吉奥·加里多，普拉萨纳，加里·布拉德斯基）
- “深度神经网络框架通用接口的实现” - opencv_contrib/dnn 模块（维塔利·柳德维琴科，阿纳托利·巴克谢夫）
- “边缘感知滤波的最新进展，改进的 SGBM 立体算法” - opencv/calib3d 和 opencv_contrib/ximgproc（亚历山大·博科夫，马克西姆·沙布宁）
- “改进的 ICF 检测器，waldboost 实现” - opencv_contrib/xobjdetect（弗拉德·沙库罗，亚历山大·博维林）
- “多目标 TLD 跟踪” - opencv_contrib/tracking 模块（弗拉基米尔·蒂安，安东内拉·卡西泰利）
- “使用 CNN 的 3D 姿态估计” - opencv_contrib/cnn_3dobj（王毅达，曼努埃莱·坦布拉诺，斯特法诺·法布里）
- 社区做出了许多巨大的贡献，例如
- 支持 HDF5 格式
- 新的/改进的光流算法
- 用于滤波、分割和特征检测的多种新的图像处理算法
- 超像素分割
- 等等
- IPPICV 现在基于 IPP 9.0.1，这应该使 OpenCV 在现代英特尔芯片上更快
- opencv_contrib 模块现在可以包含在 iOS 的 opencv2.framework 中
- 支持最新的操作系统：Windows 10 和 OSX 10.11（Visual Studio 2015 和 XCode 7.1.1）
- T-API 与 OpenCL、OpenGL、DirectX 和 Linux 上的视频加速 API 以及 Android 5 相机之间的互操作性。
- HAL（硬件加速层）模块功能已移动到相应的基本模块中；HAL 替换机制已实现并附带示例
贡献者
我们谨向所有帮助我们准备发布、提交新功能和补丁、提交错误报告、指导学生、向 OpenCV.org 捐款、资助开发的公司以及以其他方式帮助我们的所有人表示衷心的感谢。
这是基于 git 日志的贡献者列表
opencv
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