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 80 to 90c / DirectX Media SDK prior to 60）的子目录Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses获得。

MATLAB 包含两个部分：核心部分和各种应用工具箱。

MATLAB 核心部分

MATLAB 的核心部分由 MATLAB 开发环境、MATLAB 语言、MATLAB 数学函数库、MATLAB 图形处理系统和 MATLAB 应用程序接口五大部分组成，包含数百个核心内部函数。

Simulink 目前被 MathWorks 公司以与MATLAB 并列的地位推出。

MATLAB 开发环境是一个集成的工作环境，包括 MATLAB 命令行窗口、文件编辑调试器、工作区、数组编辑器和在线帮助文档等。

MATLAB 语言具有程序流程控制、函数、数据结构、输入输出和面向对象的编辑特点，是基于矩阵/数组的语言。

MATLAB 的数学函数库包含了大量的计算算法，包括基本函数、矩阵运算和复杂算法等。

MATLAB 的图形处理系统能够将二维和三维数组的数据用图形表示出来，并可以实现图像处理、动画显示和表达式作图等功能。

MATLAB 应用程序接口使 MATLAB 语言能与 C 或 FORTRAN 等其他编程语言进行交互。

MATLAB 工具箱

MATLAB 的工具箱包括两种：功能性工具箱和科学性工具箱。

功能性工具箱主要用来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，适用于多种学科。

学科性工具箱则专业性比较强，如 control toolbox、communication toolbox 等，这些工具箱都是由该领域内学术水平很高的专家编写的，所以用户无须编写自己学科范围内的基础程序即可直接进行高、精、尖的研究。

虽然已经两年了，也不知楼主是不是因为这个，估计楼主也用不到了，但如果能帮到和我一样什么也不会无脑乱撞的萌新小白我还是很高兴的

网上找半天无果，故回去通读s函数模板的我觉得自己简直是个智障233333333

所以回到这里来贸然回答了。

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