2026年8月26日，开源计算机视觉库 OpenCV 正式发布 v7.2.5 版本，作为 7.x 系列的重要迭代，本次更新聚焦性能优化、深度学习推理加速以及更广泛的硬件平台兼容,为开发者带来了多项实用新特性与关键修复。
在核心模块方面，v7.2.5 对 DNN 模块进行了深度重构，新增了对 ONNX Runtime 1.18 的原生支持，并优化了 TensorRT 9.2 的推理后端，实测显示，在 NVIDIA RTX 5000 系列显卡上，常见分类模型的推理速度提升了约 18%，而内存占用下降了 12%，新增的“模型预编译缓存”机制使得重复加载同一模型时的启动时间缩短了 40% 以上。
针对移动端与边缘计算场景，新版本引入了 ARM Neon 指令集 的自动检测与调度优化，在搭载 Apple M4 芯片的设备上，图像滤波、特征提取等基础操作的执行效率提升了 25%，OpenCV 官方团队修复了在高通骁龙 8 Gen 4 平台上偶发的内存对齐异常问题，显著提升了 Android 应用的稳定性。
跨平台支持方面，v7.2.5 正式将 RISC-V 架构 的提升至“稳定支持”级别，尤其针对 SiFive 和 平头哥 的玄铁系列处理器进行了适配优化，新版本完善了对 WebAssembly（Wasm） 编译后 Canvas 渲染的兼容性,允许在浏览器环境中更流畅地执行视频流处理。
在 API 层面，cv::cuda::GpuMat 新增了 asyncUpload 与 asyncDownload 方法，允许开发者通过 CUDA Stream 实现非阻塞数据传输，显著降低多相机实时处理的延迟。cv::dnn::Net 新增 setEnableMemoryProfiler 接口,方便开发者定位显存泄漏问题。
v7.2.5 还修复了此前版本中 16 个已知 Bug，包括在特定条件下 cv::warpPerspective 产生错误映射的问题，以及 Python 绑定中 cv2.imread 读取 16 位 PNG 时的颜色通道错乱问题。
OpenCV 官方强烈建议所有使用 7.2.x 系列的用户尽快升级，以获得更优性能与更稳定的体验，详细更新日志与安装包已同步上传至 GitHub Release 页面及 OpenCV 官网。
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