有
opencv (来自 OpenCV 家伙的库)，cv (来自 OpenCV 家伙的旧库)和pyopencv与其前身 ctypes-opencv .主要区别是什么？我应该使用哪一个？
最佳答案
OpenCV官方发布了两种Python接口(interface)，cv和cv2。
简历:
我开始研究 cv。在此，所有 OpenCV 数据类型都被保留。例如，加载时，图像的格式为 cvMat，与 C++ 中的格式相同。
对于数组操作，有cvSet2D、cvGet2D等几个函数。有些讨论说，它们比较慢。
对于 imageROI，您需要像 cvSetImageROI 这样的特殊函数。
如果找到轮廓，则返回 cvSeq 结构，与 Python 列表或 NumPy 数组相比，这种结构不太好处理。
(而且我想，它的开发很快就会停止。以前只有cv。后来，OpenCV同时带有cv和cv2。现在，在最新版本中，只有 cv2 模块，而 cv 是 cv2 内部的子类。您需要调用 import cv2.cv as cv 来访问它。)
cv2:
最新的是cv2。在此，所有内容都作为 NumPy 对象(如 ndarray 和 native Python 对象(如 lists、tuples)返回) 、dictionary 等。因此，由于对 NumPy 的支持，您可以在此处进行任何 numpy 操作。 NumPy 是一个非常稳定和快速的数组处理库。
例如，如果您加载图像，则返回 ndarray。
array[i,j] 为您提供 (i,j) 位置的像素值。
此外，对于 imageROI，可以像 ROI=array[c1:c2,r1:r2] 一样使用数组切片。不需要单独的函数。
要添加两张图片，不需要调用任何函数，只需res = img1+img2。 (但 NumPy 加法是对像图像这样的 uint8 数组的模运算。请参阅文章 Difference between Matrix Arithmetic in OpenCV and Numpy 了解更多信息。
返回的轮廓是 Numpy 数组的列表。您可以在 Contours - 1 : Getting Started 中找到关于轮廓的详细讨论。 .
简而言之，有了 cv2，一切都得到了简化，而且速度非常快。
关于 NumPy 如何加速 cv2 的简单讨论在 Stack Overflow 问题 Performance comparison of OpenCV-Python interfaces, cv and cv2 中.
pyopencv:
我对这个了解不多，因为我没有使用它。但它似乎已经停止了进一步的开发。
我觉得还是坚持官方图书馆比较好。
简而言之，我会推荐你使用 cv2!
编辑:您可以在 Install OpenCV in Windows for Python 中查看 cv2 模块的安装过程.
关于python - 所有这些 OpenCV Python 接口(interface)之间有什么不同？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10417108/
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