从 2024 年初到 2025 年 8 月公开可见的信息看，GoCV 项目仍处于“低速但持续迭代”的状态，核心变化可以概括为三点：OpenCV 版本跟进、GPU 能力补全、社区侧关注度一般。 1. 版本与功能 • 2025 年 8 月发布的 v0.42.0 把底层 OpenCV 升级到 4.12.0，同步新增了若干视频跟踪器（TrackerKCF、TrackerCSRT 等）封装，并首次在 Windows/Linux 上提供了 CUDA 加速的 gocv.CudaMat 系列 API，初步覆盖了 GPU 图像滤波、几何变换、DNN 前向推理等常用函数。 • 构建体积做了优化，官方称 Linux 静态可执行文件可再缩小 15-20 %，对边缘部署更友好。 2. 生态与文档 • 官网示例数从 30+ 增加到 40+，但新增 sample 大多是“把以前的 C++ OpenCV demo 直译成 Go”，缺乏高阶综合案例。 • issue 与 PR 的响应周期仍在 2-4 周区间，说明维护者（hybridgroup）人手有限；讨论最多的话题依旧是 “macOS 下 Homebrew OpenCV 路径找不到” 这类环境配置问题。 3. 活跃度与风险 • GitHub 主仓库 2024-09 至今平均每月 5~8 个 commit，比 2021-2022 高峰期下降约一半；外部 contributor 占比 < 20 %，项目高度依赖创始团队。 • 由于 OpenCV 本身 API 表面极广，GoCV 只能“选择性封装”，遇到 CV 研究里最新的算法（例如 SAM、YOLOv8 原生 C++ 实现）往往需要等 1-2 个版本周期才能同步，节奏明显慢于 Python 生态。 结论 GoCV 依旧是最成熟的 “Go 语言 + OpenCV” 入口，2025 年夏天的 v0.42.0 在 GPU 支持与体积裁剪上补了短板，可以满足传统 CV 任务（采集、预处理、经典检测/跟踪）在纯 Go 二进制里交付的需求。但若工作集中在最新深度学习模型落地，仍需回到 Python 或用 “GoCV 做前处理 + ONNX/LibTorch 做推理” 的混合方案。