opencv2、opencv3和opencv4是OpenCV的不同版本。它们之间的区别主要体现在以下几个方面：
1. 功能增强：每个新版本都会引入新的功能和改进。例如，opencv3引入了DNN模块，可以进行深度学习推理；opencv4引入了G-API，可以进行图像和视频处理的高性能计算。
2. 性能优化：随着硬件和算法的发展，每个新版本都会对性能进行优化。例如，opencv4在多核处理器上的性能比opencv3有所提升。
3. API变化：随着版本的更新，API可能会发生变化。一些旧的API可能被废弃或替换为新的API。因此，升级到新版本时，需要注意代码的兼容性。
4. Bug修复：每个新版本都会修复一些已知的bug和问题，提高软件的稳定性和可靠性。
5. 文档和示例更新：随着版本的更新，OpenCV的文档和示例也会进行相应的更新和完善，以提供更好的使用体验和参考资料。
这些区别是根据OpenCV官方发布的版本更新日志和开发者社区的讨论得出的。在选择使用哪个版本时，可以根据自己的需求和项目的要求来决定。
OpenCV的全称是：OpenSourceComputerVisionLibrary。 OpenCV于1999年由Intel建立，现在由WillowGarage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可证授权（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。[1]最新版本是2.3.1。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了丰富的功能和工具，用于处理图像和视频数据。它包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、边缘检测、图像变换、特征提取和描述、目标检测和跟踪等。
此外，OpenCV还提供了一些机器学习算法，可以用于训练和分类图像数据。它支持多种编程语言，如C++、Python和Java，使得开发者可以方便地使用和集成OpenCV的功能。无论是在工业自动化、医学影像、安全监控还是虚拟现实等领域，OpenCV都能提供强大的图像处理和计算机视觉能力。
，整体来说好学的，入门简单，学精学透需要下功夫、关于C++版的学习，经过摸索，强烈建议到OpenCV中文网站http://www.opencv.org.cn/学习OpenCV。这个网站有个“中文教程”子模块（http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html），跟着这个教程，一步步的学，基础就可以打牢了。这个教程很好，从安装OpenCV到各个模块的学习，都有简明扼要的讲解和例子源代码（很多可以从OpenCV自带例程中找到）。
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，它是专门为计算机视觉领域的研究和应用而设计的。它具有丰富的图像和视频处理功能，并提供了大量的算法实现，如图像处理、目标检测、物体跟踪、人脸识别等，使其成为计算机视觉领域的一个重要的工具。
OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python和Java等，并可以在多个平台上运行，如Windows、Linux和MacOS等。由于其功能丰富、易于使用和广泛的应用，OpenCV已成为许多计算机视觉应用的首选工具之一。
Opencv简介
Opencv是计算机视觉中经典的专用库，其支持多语言，跨平台，功能强大。Opencv-Python为Opencv提供了Python接口，使得使用者在Python中能够调用C/C++,在
保证易读性和运行效率的前提下，实现所需的功能。
Opencv是由**Gray Bradsky**于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，一起管理因特尔的俄罗斯软件Opencv团队。
2005年，Opencv用于Stanley，该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军。后来，在Willow Garage的支持下，它的积极发展得以继续，由Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky领导了该项目。Opencv现在支持与计算机视觉和机器学习有关的多种算法，并且正在日益扩展。
Opencv支持多种编程语言，例如C++, Python, Java等，并且可以再Windows , Linux , OS X , Android和IOS等不同平台上使用。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作的接口也在积极开发中。
Opencv-Python是用于Opencv的Python API，结合了Opencv C++ API和Python语言的最佳特性。
基于深度学习的人脸识别系统，一共用到了5个开源库：OpenCV（计算机视觉库）、Caffe（深度学习库）、Dlib（机器学习库）、libfacedetection（人脸检测库）、cudnn（gpu加速库）。
OpenCV是Intel?开源计算机视觉库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。opencv拥有包括300多个C函数的跨平台的中、高层API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
用opencv直接打开摄像头不设置分辨率的话，默认640X480，这时帧率能有30。
OpenCV中是通过创建一个VideoCapture对象来捕获视频。
通过读取本地视频的代码，可以理解OpenCV中显示视频的原理就是通过循环不断显示下一帧图像从而得到动态的视频，下面，只需改变VideoCapture的参数就可以捕获笔记本电脑摄像头的实时视频流。
OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供各种图像和视频处理算法，可在多个操作系统上使用。它的主要目标是提供一组易于使用的计算机视觉和机器学习算法，以便开发人员可以在各种应用程序中使用这些功能，从而提高软件的质量和产品的性能。
OpenCV包含了各种功能模块，如图像处理、计算机视觉、物体检测和跟踪、机器学习等，被广泛应用于图像处理、人脸识别、目标检测、运动跟踪、机器视觉领域等。OpenCV提供了大量的开源代码和文档，方便开发人员在实现这些功能时使用和调试。
