OpenCV的功能主要包括图像处理、计算机视觉和机器学习等方面，具体如下：
图像读取和显示：能够读取和显示各种图像文件格式，如JPEG、PNG、BMP等。
基本图像处理：包括图像缩放、旋转、平移、翻转、裁剪等操作。
图像滤波：提供了各种滤波器，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，用于图像去噪和平滑处理。
边缘检测：支持常见的边缘检测算法，如Sobel、Canny等。
特征检测与描述：提供了多种特征检测算法，如Harris角点检测、SIFT、SURF等。
图像分割：支持基于阈值、边缘、区域等方法的图像分割。
目标检测与跟踪：提供了多种目标检测与跟踪算法，如Haar特征分类器、HOG+SVM、深度学习等。
相机标定与姿态估计：能够进行相机的内外参数标定和姿态估计，用于计算机视觉中的三维重建。
光流估计：能够计算图像序列中的物体运动轨迹，用于视频分析和动作检测。
图像配准：能够将多幅图像进行配准，用于图像拼接和全景图生成。
图像变换：支持多种图像变换操作，如透视变换、仿射变换等。
直方图操作：能够计算图像的直方图，并进行直方图均衡化和直方图匹配等。
图像特征匹配：提供了多种图像特征匹配算法，如基于特征点的匹配和基于描述子的匹配。
机器学习：提供了多种机器学习算法，如支持向量机、随机森林、神经网络等。
深度学习：支持常见的深度学习框架，如TensorFlow、Caffe等，能够进行图像分类、目标检测等任务。
这些功能使得OpenCV成为了一个强大的图像处理和计算机视觉库。