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opencv4和opencv3采集区别

OpenCV4和OpenCV3的主要区别在于：OpenCV4支持更多的图像处理算法、具有更快的速度和更少的内存占用go语言opencv3；对于机器学习的支持更加完善go语言opencv3，并且OpenCV4支持更多的摄像头型号go语言opencv3，可以更方便地采集图像数据。

opencv3以后不能用的函数

Directory函数。由于opencv3以后的版本缺少contrib函数，opencv3以后不能用的函数是Directory函数，这个函数本来是来得到文件夹目录中的所有特定类型的文件名，所以导致原来那个代码不能使用。

OpenCV2升级到OpenCV3遇到“未定义的标识符”

原因go语言opencv3： OpenCV3中取消了Opencv1中残留的CV_式的宏定义前缀，使用新的命名规范

解决方法go语言opencv3： 直接去掉CV_前缀

A.namedWindow()函数中，CV_WINDOW_AUTOSIZE改为WINDOW_AUTOSIZE

B.threshold()函数中，CV_THRESH_BINARY改为THRESH_BINARY

C.line函数中，CV_FILED改为FILLED

D.remap()函数中CV_INTER_LINEAR改为INTER_LINEAR

A.line()函数中，CV_AA改为LINE_AA

B.cvtColoar()函数中，CV_BGR2HSV改为COLOR_BGR2HSV

C.morphologyEx()函数中，CV_MOP_OPEN改为MORPH_OPEN，CV_MOP_CLOSE改为MORPH_CLOSE

A.TermCriteria()函数中，CV_TERMCRIT_EPS改为TermCriteria::EPS

B.CascadeClassifer::detectMultScale()函数中，CV_HAAR_SACLE_IMAGE改为CASCADE_SCALE_IMAGE

备注：vector要加using namespace std;

opencv3与tensorflow的关系,各有什么有优缺点?

优缺点如下：

一、OpenCV

1、研究代码（慢，不稳定，独立并与其他库不兼容）。

2、耗费很高的商业化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）。

3、依赖硬件的一些特别的解决方案（比如视频监控，制造控制系统，医疗设备）这是如今的现状，而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发，OpenCV致力于成为这样的标准API。

二、TensorFlow

1、可用性

TensorFlow 工作流程相对容易，API 稳定，兼容性好，并且 TensorFlow 与 Numpy 完美结合，这使大多数精通 Python 数据科学家很容易上手。

与其他一些库不同，TensorFlow 不需要任 何编译时间， 这允许你可以更快地迭代想法。在TensorFlow 之上 已经建立了多个高级 API，例如Keras 和 SkFlow，这给用户使用TensorFlow 带来了极大的好处。

2、灵活性

TensorFlow 能够在各种类型的机器上运行，从超级计算机到嵌入式系统。它的分布式架构使大量数据集的模型训练不需要太多的时 间。TensorFlow 可以同时在多个 CPU，GPU 或者两者混合运行。

3、效率

自 TensorFlow 第一次发布以来，开发团队花费了大量的时间和努力 来改进TensorFlow 的大部分的实现代码。 随着越来越多的开发人 员努力，TensorFlow 的效率不断提高。

系统支持

可以在Windows，Android，Maemo，FreeBSD，OpenBSD，iOS，Linux 和Mac OS等平台上运行。使用者可以在 SourceForge 获得官方版本，或者从 SVN 获得开发版本。OpenCV也是用CMake。

在Windows上编译OpenCV中与摄像输入有关部分时，需要DirectShow SDK中的一些基类。该SDK可以从预先编译的Microsoft Platform SDK（or DirectX SDK 8.0 to 9.0c / DirectX Media SDK prior to 6.0）的子目录Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses获得。

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