OpenCV实验大师v2.0发布，免费版支持Win10/11，商业版支持Ubuntu、Debian、Jetpack等。新增YOLO全系列可视化训练、导出、INT8量化与推理，支持PaddleOCR5.x、海康工业相机集成及实时OCR与缺陷检测。提供云端免费GPU算力，支持OpenCV算子工作流零代码设计与导出，SDK支持Python、C++、C#，C++可三行代码部署YOLO检测、分割、姿态模型。

YoloDotNet v4.2 是一个纯 C# 的 YOLO 推理库，基于 .NET 8、ONNX Runtime 和 SkiaSharp，无需 Python 和 OpenCV。它支持分类、检测、OBB、分割和姿态估计，覆盖 YOLOv5u 至 YOLOv26 等模型，并新增 ROI 推理、结果导出为 YOLO 格式和 JSON 等功能。使用时需注意：执行提供程序只能安装一个，预处理参数须与训练一致，商用需确认模型许可。

贾志刚声明，豆包、Deepseek等平台流传其加盟培训机构的信息均为谣言，他过去、现在及未来只专注于OpenCV学堂技术社区的AI技术传播。

本次直播由Ai2的Jason Ren主讲，介绍MolmoMotion模型。该模型基于Molmo家族，能根据语言指令预测3D空间中的点轨迹，展示运动发生的位置和时间。直播包含演示、训练数据讲解，并探讨其在机器人、视频理解和具身智能领域的应用，最后设有问答环节。

OpenCV与AWS联合举办2026年AI竞赛，面向全球开发者，奖金总额1.2万美元。参赛者需提交基于图像或视频分析的计算机视觉项目，涵盖医疗、工业等领域。前50名获AWS计算资助，评审注重创新与影响力，前三名分获5000、3000、2000美元，另设特别奖。

本文介绍OpenCV Live第220期节目，主题为“用视觉与机器人优化航空货运”。新加坡初创公司Speedcargo创始人Suraj Nair将展示如何用3D计算机视觉、优化算法和龙门机器人，取代人工目测和凭感觉装箱，实现货物数据精准测量，提升货运操作效率。节目还预告新一届OpenCV AI竞赛，并设有免费课程抽奖。

本文介绍OpenCV Live第219期节目，主题为机器人规模化软件工程。Civ Robotics CTO Amit Moran分享分布式机器人车队现场运维实践，包括固定版本构建、全面心跳监控、远程重启及任务数据保存。节目提供多平台直播，并赠送OpenCV大学课程。

OpenCV Live第218期将展示CraftStory的Victor Erukhimov关于生成式AI重塑数字人与视频创作的演讲，重点介绍Avatar SDK（生成逼真3D头像）和CraftStory（AI叙事产品），并分享为BBC打造的2026年世界杯3D观赛体验，所有球员均用Avatar SDK生成。直播还设有OpenCV课程抽奖。

本文介绍OpenCV Live第217期节目，主题为GPS拒止环境下的无人机自主导航。节目聚焦HUNT导航方法，专为森林、密集城市或灾区等GPS信号缺失场景设计，解决无人机定位难题。直播还包含OpenCV大学免费课程抽奖活动。

本期OpenCV Live邀请博士生Alireza Taheritajar，探讨混合现实与AI的融合。随着摄像头、镜头和处理能力提升，混合现实叠加技术更实用。节目聚焦自适应人机协作的智能助手，并直播赠送OpenCV课程。

云优化的OpenCV（COOL）提供高性能的计算机视觉操作，适用于AWS Graviton和ARM环境，提升AI和图像处理效率。7月2日将举行直播，介绍COOL的性能优势，并有OpenCV竞赛的特别公告及赠送课程的活动。

OpenCV 5.0于2026年6月6日发布，新增深度神经网络引擎重写、80% ONNX覆盖率和内置大型语言模型支持等功能，并针对多种硬件进行了优化，计划实现原生GPU支持。

OpenCV 5发布，标志着计算机视觉领域的重要进步。新版本引入全新的DNN引擎，支持超过80%的ONNX操作，改进了硬件加速和文档，增强了Python集成，优化了核心性能，支持动态形状和多种数据类型，适用于现代深度学习应用。

OpenCV与AMD宣布合作，旨在加速AMD硬件上的计算机视觉和视觉AI工作负载。AMD成为OpenCV 5的启动合作伙伴和金牌赞助商，双方将共同开发新架构，优化AI推理管道，提升图像处理性能，推动计算机视觉应用的开发与部署，适用于机器人、工业自动化和医疗成像等领域。

本文介绍了基于C#的开源图像处理与机器视觉框架MBVersion。该框架集成了Halcon和OpenCV算法，支持插件管理、事件系统和多语言界面，适用于工业检测和医疗影像分析，提高了开发效率，便于扩展和维护。

本文介绍了一种短剧视频字幕位置自动识别方案，结合OpenCV和Amazon Nova 2 Lite模型，在30个测试视频中实现了83%的准确率。该方案通过智能抽帧和裁剪技术，优化了字幕检测，显著减少了人工标注工作量，成本低廉，适合大规模应用。

OpenCvExplorer 是一款基于 WPF 的桌面应用，旨在为 OpenCVSharp 提供可视化测试环境。它支持图像处理、实时视频流采集和经典计算机视觉功能，界面简洁美观，操作便捷，适合学习和调试。项目采用现代 .NET 技术，功能包括日志控制台和动态参数调整，适合开发者和初学者使用。

该项目是一个基于WPF和OpenCvSharp的桌面实验平台，旨在帮助初学者理解OpenCV图像处理。用户可以通过拖拽或点击按钮导入图片，实时查看高斯模糊、边缘检测等效果，结构清晰，适合学习和调试，提供友好的用户体验。

Tangram Vision与OpenCV合作推出MetriCal工具，旨在解决多传感器校准问题。该工具能够快速融合相机、LiDar和IMU等数据，提供准确的校准结果。为庆祝合作，Tangram Vision为新用户提供特别优惠，购买15个积分可获30个积分，部分收入将支持OpenCV的使命。