これらすべてのOpenCVPythonインターフェースの違いは何ですか？

がある

• opencv （OpenCVの人たちからのライブラリ）、
• cv （OpenCVの人たちからの古いライブラリ）と
• pyopencvその前任者とctypes-opencv。

主な違いは何ですか？どちらを使用すればよいですか？

公式には、OpenCVは2種類のPythonインターフェースとcvをリリースしていますcv2。

履歴書：

私はに取り組み始めましたcv。この場合、すべてのOpenCVデータ型がそのまま保持されます。たとえば、ロードされると、画像はcvMatC ++と同じ形式になります。

配列操作のために、のようないくつかの機能があるcvSet2D、cvGet2Dなどが、そして、いくつかの議論が言う、彼らは遅いです。

imageROIの場合、のような特別な関数が必要cvSetImageROIです。

等高線が見つかった場合cvSeqは、PythonリストやNumPy配列と比較して操作に適さない構造が返されます。

（そして、私はすぐにその開発が停止されます。以前、だけだった、と思いますcv。その後、OpenCVのは、両方に付属cvしてcv2。今、そこに最新のリリースでは、そこにあるだけでcv2、モジュール、およびcvサブクラスの内側であるcv2。あなたが呼び出す必要がありますimport cv2.cv as cvアクセスします。）

cv2：

そして最新のものはcv2です。この中で、すべてのものは、次のように返されNumPyのようなオブジェクトndarray とnative Pythonのようなオブジェクトlists、tuples、dictionaryこのnumpyのサポートに起因するので、あなたはここにnumpyの操作を行うことができますなど、。NumPyは非常に安定した高速な配列処理ライブラリです。

たとえば、画像を読み込むと、ndarrayが返されます。

array[i,j] （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のように使用できますROI=array[c1:c2,r1:r2]。個別の機能は必要ありません。

2つの画像を追加するために、関数を呼び出す必要はありませんres = img1+img2。呼び出すだけです。（ただし、NumPyの加算は、画像のようなuint8配列のモジュロ演算です。詳細については、OpenCVとNumpyの行列演算の違いの記事を参照してください。

返される等高線は、Numpy配列のリストです。輪郭に関する詳細な説明は、輪郭-1：はじめににあります。

つまり、cv2を使用すると、すべてが単純化され、非常に高速になります。

NumPyのスピードアップについての簡単な説明cv2は、StackOverflowの質問OpenCV-Pythonインターフェイスcvとcv2のパフォーマンス比較にあります。

pyopencv：

使ったことがないのでよくわかりません。しかし、それ以上の開発は止まったようです。

公式図書館に固執したほうがいいと思います。

つまり、cv2を使用することをお勧めします。

編集：cv2モジュールのインストール手順は、Windows forPythonにOpenCVをインストールするで確認できます。