关于opencv3计算机视觉的问题，小编就整理了4个相关介绍opencv3计算机视觉的解答，让我们一起看看吧。
opencv2opencv3opencv4各版本区别？OpenCV是一个开源计算机视觉库，每个版本都有不同的改进和增强。其中，OpenCV2是较早的版本，用于处理基本的图像和视频处理任务，如对象检测和跟踪以及人脸识别。
OpenCV3版本增加了新的机器学习模型，优化了高并发场景下的性能，并提供了更好的图像质量和深度学习特征提取。
而OpenCV4版本则进一步优化了性能，增加了新的深度学习模型和可扩展性，同时加入了新的实时视觉功能，如实时三维图像重建和视觉SLAM。总之，每个版本都在OpenCV的基础上增加了许多新的功能和改进，以提高计算机视觉应用的效率和精度。
回答如下：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，已经发布了多个版本，以下是各个版本的主要区别：
OpenCV 2：2011年发布，是第一个支持C++11标准的版本，其中包括了一些新的计算机视觉算法和改进的性能。
OpenCV 3：2015年发布，是一个重要的版本，引入了DNN模块，可以使用深度学习模型进行图像分类和目标检测。此外，还支持了更多的图像格式和新的计算机视觉算法。
OpenCV 4：2018年发布，是当前最新的版本，主要改进了性能和可用性。它引入了OpenCL加速，支持更多的硬件平台和操作系统。还包括了更多的计算机视觉算法和改进的文档。
opencv是什么？OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，它是专门为计算机视觉领域的研究和应用而设计的。它具有丰富的图像和视频处理功能，并提供了大量的算法实现，如图像处理、目标检测、物体跟踪、人脸识别等，使其成为计算机视觉领域的一个重要的工具。
OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python和Java等，并可以在多个平台上运行，如Windows、Linux和MacOS等。由于其功能丰富、易于使用和广泛的应用，OpenCV已成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
open CV是干什么的，啊？OpenCV是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
重要特性
OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。（细节参考 license）。
OpenCV 为Intel® Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。 更多关于 IPP 的信息请参考：
opencv与tensorflow区别？OpenCV是计算机视觉库，Tensorflow是深度学习框架。
包含了大量的图像处理和计算机视觉的算法，但是在机器学习方面明显不足，ML模块只有SVM，MLP，kNN等有限的几种算法。dnn模块也是调用别的框架。
Tensorflow是专为深度学习而生，可以方便的实现各种深度学习算法。
二者不属于同一领域，做视觉用OpenCV，做深度学习用Tensorflow。或者二者结合做图像识别等等。
到此，以上就是小编对于opencv3计算机视觉的问题就介绍到这了，希望介绍opencv3计算机视觉的4点解答对大家有用。
