OpenCV-Python版本介绍
OpenCV-Python有多个版本，每个版本都有其特定的功能和改进。以下是一些常见OpenCV-Python版本及其介绍和区别：
- OpenCV-Python 2.x版本
这是OpenCV-Python的旧版本，支持Python 2.x。它包含了许多传统的计算机视觉功能，如图像处理、特征提取、图像匹配等。然而，它不再得到官方支持和更新，因此不推荐使用。
- OpenCV-Python 3.0版本
这是OpenCV-Python的重要版本升级，支持Python 2.x和3.x。它引入了许多新的功能和改进，包括人脸识别、目标跟踪、光流估计等。它还对性能进行了优化，提供了更快的图像和视频处理速度。然而，由于API的变化，需要修改现有的代码以适应新的API。
- Opencv-python 4.0版本
这是OpenCV-Python的最新版本，支持Python 2.x和3.x。它进一步增加了许多新的功能和改进，如语义分割、3D重建、深度学习支持等。它还对性能进行了更多的优化，并提供了更多的加速选项，如OpenCL和CUDA。此外，它还引入了一些新的API，并修复了一些bug。
需要注意的是，OpenCV-Python的不同版本之间存在一些重要的区别，包括功能、性能、API等方面。因此，在选择和使用OpenCV-Python版本时，应根据具体的需求和项目要求进行评估，并仔细查看官方文档以了解更多信息。
4.0版本和3.0版本区别
以下是一些主要的区别：
- API变化：OpenCV-Python 4.0版本引入了新的API，与3.0版本的API不兼容。在4.0版本中，一些函数的名称和参数发生了改变，因此在迁移到4.0版本时，需要更新和修改相应的代码。
- DNN模块：4.0版本引入了一个新的深度学习模块（DNN），它允许使用预训练的神经网络模型进行图像分类、目标检测和人脸识别等任务。
- 改进的性能：4.0版本对性能进行了一些改进，包括对多核处理器的优化，以及使用SIMD指令集和GPU进行加速。
- 新的功能：4.0版本增加了一些新的功能，如支持多通道图像的直方图均衡化、图像旋转和平移、图像去噪等。
- 支持新的硬件平台：4.0版本增加了对新的硬件平台的支持，如Raspberry Pi、iOS和Android等。
3.0版本和2.0版本区别
OpenCV-Python的2.0版本和3.0版本之间也存在一些重要的区别。以下是一些主要的区别：
- Python版本支持：Opencv-python 2.0版本仅支持Python 2.x，而3.0版本支持Python 2.x和3.x。这意味着如果你正在使用Python 3.x，你只能使用Opencv-python 3.0版本或更高版本。
- API变化：Opencv-python 3.0版本引入了一些新的功能和API，并对一些旧的API进行了修改。这导致在从2.0版本迁移到3.0版本时，需要更新和修改相应的代码。在3.0版本中，一些函数的名称和参数发生了改变，因此需要更新你的代码以适应新的API。
- 新的功能：Opencv-python 3.0版本增加了一些新的功能，如人脸识别、目标跟踪、光流估计等。这些新的功能使得Opencv-python更加强大和灵活。
- 性能改进：Opencv-python 3.0版本对性能进行了一些改进，包括对多核处理器的优化、使用SIMD指令集和GPU进行加速等。这些改进使得Opencv-python在处理图像和视频时更加高效和快速。
- 编译方式：Opencv-python 3.0版本使用了新的CMake构建系统，与2.0版本使用的Makefile不同。这意味着在安装3.0版本时，你需要使用不同的编译和安装方法。
学习参考
Opencv-python的官方网站是：OpenCV - Open Computer Vision Library
在官方网站上，你可以找到各种关于Opencv-python的信息，包括文档、教程、示例代码、下载链接等。此外，还有一些其他的参考学习资源可以帮助你学习Opencv-python：
1.Opencv-python官方文档：OpenCV documentation index
这是Opencv-python的官方文档，其中包含了详细的API参考和示例代码，可以帮助你了解和使用Opencv-python的各种功能。
2.Opencv-python教程（官方教程）：OpenCV: OpenCV Tutorials
这是Opencv-python的官方教程，其中包含了一系列的教程，涵盖了Opencv-python的基本概念、图像处理、特征提取、目标跟踪等方面的内容。
3.Opencv-python教程（OpenCV-Python Tutorials）：This project is abandoned — Abandoned project 1.0 documentation
这是一个由Opencv-python社区维护的非官方教程，其中包含了更多的实用教程和示例代码。它提供了一些更具体的示例，以帮助你理解和应用Opencv-python的各种功能。
4.Opencv-python官方GitHub仓库：GitHub - opencv/opencv-python: Automated CI toolchain to produce precompiled opencv-python, opencv-python-headless, opencv-contrib-python and opencv-contrib-python-headless packages.
这是Opencv-python的官方GitHub仓库，你可以在这里找到Opencv-python的源代码、问题报告、贡献指南等。
