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。
opencv2opencv3opencv4各版本区别
1. opencv2, opencv3, opencv4都是开源的计算机视觉库，用于图像处理、图像分析、视频处理等领域。
2. opencv3相比于opencv2增加了很多功能，包括加速和优化的人脸识别、人眼检测和神经网络、SVM等机器学习库的更新。
3. opencv4相比于opencv3进一步加强了其功能。
其中包含了更多的机器学习库，如BERT，EAST等。
同时优化了训练深度学习模型的过程，提供更好更快速的端到端支持。
4. 总之，opencv的每个版本不断地在不断进步和更新，同时增加了更多的功能和特性，以便更好地应对计算机视觉行业的需求。
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1. opencv2、opencv3、opencv4是不同的版本。
2. opencv2是早期的版本，opencv3和opencv4是后来的更新版本。
opencv3相比于opencv2增加了一些新的功能，如深度学习模块、新的算法等。
opencv4相比于opencv3进一步优化了性能，增加了一些新的模块，如dnn模块、gapi模块等。
3. opencv2、opencv3、opencv4的区别主要在于功能和性能上的差异。
如果需要使用新的功能或者更高的性能，建议使用更新的版本。
opencv2opencv3opencv4各版本区别
关于这个问题，OpenCV是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，其最新版本为OpenCV 4。以下是各版本的主要区别：
1. OpenCV 2：发布于2010年，增加了对图像处理和计算机视觉算法的支持，包括人脸检测和跟踪，光学字符识别（OCR）等。该版本也支持多核处理器和GPU加速。
2. OpenCV 3：发布于2015年，增加了深度学习模块，包括基于Caffe和TensorFlow的神经网络模型和支持CUDA的GPU加速。该版本还提供了更好的C++11支持和更好的Python绑定。
3. OpenCV 4：发布于2018年，增加了对DNN（深度神经网络）模块的改进，包括更快的推理和更好的模型支持。该版本还增加了对新硬件的支持，如Intel的Movidius VPU和ARM的NEON指令集。
总的来说，每个版本都增加了更多的功能和优化，并支持更多的硬件和平台。
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OpenCV2、OpenCV3和OpenCV4是OpenCV开发库的不同版本。
1. OpenCV2是早期版本，包括了许多基本功能，例如图像处理和计算机视觉。
2. OpenCV3在OpenCV2的基础上增加了更多功能 - 深度学习，特殊的视觉效果处理等。
3. OpenCV4在OpenCV3基础上进一步优化性能、增加新算法和新功能，并支持更多的硬件平台和操作系统。
总的来说，OpenCV4可以看作是对前两个版本的继承和升级，同时也是一个更加全面和稳定的版本。
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主要视觉函数都有，只是opencv2有特征提取和标定算法，opencv4加入了深度学习库和gpu操作。