OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列用于图像和视频处理的函数和工具。它是一个适用于各种平台（包括Windows、Linux、Mac OS等）的跨平台库，并且支持多种编程语言，如C++、Python、Java等。OpenCV的实用性在图像处理中是非常广泛的。

首先，OpenCV提供了一系列基本的图像处理函数，如图像读取、写入、显示等，这些函数可以帮助我们快速地对图像进行操作。例如，我们可以使用OpenCV读取一张图像，对其进行灰度化、二值化、边缘检测等处理，然后将处理结果显示出来。这些基本的图像处理函数使得我们能够对图像进行各种基本操作，并检验操作的效果。

其次，OpenCV还提供了一系列高级图像处理函数，如图像滤波、形态学操作、图像金字塔等。这些函数可以帮助我们实现更加复杂的图像处理任务，如图像去噪、图像增强、目标检测等。例如，我们可以使用OpenCV中的滤波函数对图像进行模糊处理，或者使用形态学操作函数对图像进行形状提取。这些高级图像处理函数可以帮助我们更好地理解和处理图像特征。

此外，OpenCV还提供了一些机器学习函数，如特征提取、分类器训练等。这些机器学习函数可以帮助我们实现一些基于图像的机器学习任务，如人脸识别、目标跟踪等。例如，我们可以使用OpenCV中的特征提取函数提取图像的特征，然后使用分类器训练函数对这些特征进行分类训练，并最终实现目标识别。这些机器学习函数使得我们能够将图像处理与机器学习相结合，实现更加复杂的图像处理任务。

综上所述，OpenCV在图像处理中的实用性非常高。它提供了一系列基本的图像处理函数和高级的图像处理函数，可以帮助我们进行各种图像处理任务。与此同时，它还提供了一些机器学习函数，可以帮助我们实现基于图像的机器学习任务。因此，OpenCV是一个非常强大而实用的图像处理库，广泛应用于计算机视觉、图像处理、模式识别等领域。

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