これらのOpenCV Pythonインターフェイスの違いは何ですか？

Question

は、その前身ctypes-opencvと

• opencv（OpenCVのみんなからのライブラリー）、
• cv（OpenCVのみんなからの古いライブラリ）と
• pyopencvをあります。

主な相違点は何ですか？どちらを使用しますか？

Answer 1

公式にOpenCVは、2種類のPythonインターフェイス、cvとcv2をリリースしました。

CV：

私はcv上で作業を開始。この場合、すべてのOpenCVデータ型はそのまま保持されます。たとえば、ロードされると、イメージはC++の場合と同じフォーマットcvMatになります。

アレイ操作の場合、cvSet2D,cvGet2Dなどのようないくつかの機能があります。いくつかの議論では、それらは遅くなっています。

imageROIには、cvSetImageROIのような特別な機能が必要です。

輪郭が見つかった場合は、cvSeqの構造体が返されます。これはPythonリストやNumPy配列と比較してうまく動作しません。

（そして、私が思うに、すぐにその開発が停止されます。以前、唯一cvがあった。その後、OpenCVのはcvとcv2の両方に付属している。今、最新のリリースでは、そこcv2モジュールのみで、cv 。。）あなたがそれにアクセスするためにimport cv2.cv as cvを呼び出す必要がcv2内部のサブクラスである

CV2：

そして最新のものはcv2です。この中で、lists、tuples、dictionaryなどのようなndarrayおよびnative PythonオブジェクトのようなオブジェクトはすべてNumPyというように返されます。したがって、このNumPyサポートによって、ここでどんなnumpy操作も実行できます。 NumPyは非常に安定した高速アレイ処理ライブラリです。

例えば、画像をロードすると、ndarrayが返されます。

array[i,j]は、（i、j）位置のピクセル値を示します。

また、imageROIの場合、配列スライシングはROI=array[c1:c2,r1:r2]のように使用できます。別々の機能は必要ありません。

2つの画像を追加するには、関数を呼び出す必要はありません。res = img1+img2を実行してください。 （ただし、NumPyの追加は、画像のようなuint8配列のモジュロ演算です。詳細はDifference between Matrix Arithmetic in OpenCV and Numpyを参照してください。

返される輪郭は、Numpy配列のリストです。 Contoursの詳細な説明はContours - 1 : Getting Startedです。

簡潔に言えば、cv2ではすべてが単純化され、かなり高速です。

cv2をスピードアップnumpyの方法についての簡単な議論は、スタックオーバーフローの質問Performance comparison of OpenCV-Python interfaces, cv and cv2です。

pyopencv：

私はそれを使用していないので、私はこれについて多くを知りません。しかし、それはさらなる発展を止めたようだ。

私は公式の図書館に固執する方がよいと思います。

要するに、私はcv2を使用することをお勧めします！

EDIT：あなたはInstall OpenCV in Windows for Pythonにcv2モジュールのインストール手順を見ることができます。