深度学习并没有让OpenCV过时。OpenCV仍然广泛用于图像预处理,基本计算机视觉操作以及将传统技术与深度学习管道集成等任务。
虽然像TensorFlow和PyTorch这样的深度学习框架是构建和训练模型的首选,但OpenCV通过为图像增强、边缘检测和相机校准等任务提供工具来补充它们。OpenCV还与深度学习库集成,以支持现代工作流程。
OpenCV的多功能性和轻量级特性使其成为原型设计,实时应用程序以及传统方法足够的用例的重要工具。
深度学习并没有让OpenCV过时。OpenCV仍然广泛用于图像预处理,基本计算机视觉操作以及将传统技术与深度学习管道集成等任务。
虽然像TensorFlow和PyTorch这样的深度学习框架是构建和训练模型的首选,但OpenCV通过为图像增强、边缘检测和相机校准等任务提供工具来补充它们。OpenCV还与深度学习库集成,以支持现代工作流程。
OpenCV的多功能性和轻量级特性使其成为原型设计,实时应用程序以及传统方法足够的用例的重要工具。
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