计算机视觉需要库，因为库提供了必要的工具和功能来简化复杂的图像和视频处理任务，使开发者能够更高效地构建和部署计算机视觉应用。关键亮点包括：预构建的算法、优化的性能、社区支持和跨平台兼容性。

预构建的算法是计算机视觉库的核心优势之一。这些库通常包含了许多常用的计算机视觉算法，如图像识别、目标检测、图像分割和特征提取等。通过使用这些预构建的算法，开发者可以节省大量的时间和精力，而不必从头开始实现复杂的算法。例如，OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了数百种预构建的算法，涵盖了从基本的图像处理到高级的机器学习应用。

优化的性能是计算机视觉库的另一大优势。这些库通常经过高度优化，能够在各种硬件平台上高效运行。许多库还支持GPU加速，这使得处理大规模图像和视频数据变得更加容易和快速。例如，TensorFlow和PyTorch等深度学习框架不仅提供了强大的计算机视觉功能，还支持在GPU上进行加速计算，从而显著提高了处理速度。

第三，社区支持是计算机视觉库的一个重要方面。活跃的社区可以为开发者提供丰富的资源和支持，包括文档、教程、示例代码和论坛讨论等。这种支持对于初学者和有经验的开发者都非常重要，因为它可以帮助他们更快地解决问题和实现目标。例如，OpenCV有一个庞大而活跃的社区，提供了大量的学习资源和帮助。

跨平台兼容性也是计算机视觉库的一个重要特性。大多数库都支持多种操作系统和编程语言，这使得开发者能够在不同的平台上轻松地开发和部署应用。例如，OpenCV支持Windows、Linux、macOS等多个操作系统，并且提供了对多种编程语言的支持，如C++、Python和Java等。

不断更新和扩展是计算机视觉库保持竞争力的关键。随着计算机视觉技术的不断发展，库的开发者和社区也在不断更新和扩展库的功能，以满足新的需求和应用。例如，TensorFlow和PyTorch等库定期发布新版本，添加新的功能和优化，以支持最新的研究和技术趋势。

计算机视觉库通过提供预构建的算法、优化的性能、强大的社区支持、跨平台兼容性和持续更新，帮助开发者更高效地构建和部署计算机视觉应用。这些库不仅是实现复杂视觉任务的利器，也是推动计算机视觉技术发展的重要力量。