OpenCV用python的优点(python opencv和c++ opencv 效率)
opencv的python版本和c++版本哪个好？
就opencv本身而言，opencv是用c++写的，但是提供python的接口，c++执行效率更高，python开发效率更高（前提是python和c++都同样熟悉）。
opencv用什么语言比较好
使用的话Python和C++都可以。因为接口类似，C++和Python开发效率差距不大，性能上差距也不大。至于我自己，在Python程序里用Python接口，在C++程序里用C++接口，C#程序我就用Emgu CV了（这个据说C++也可以用）OpenCV是一个基于BSD许可的开源跨平台计算机视觉库，其本身是用 C语言写的，所以用 C++开发性能可能好些，但开发的效率不高，python 有大量的这方面的库程序，开发效率高opencv 是一个视觉库，可以很方便的实现各种图像操作，比如平滑，去噪等。c ++ 的教程比较多，可能更主流一些。opencv为开源的图形处理库，本身就是C++开发的，自然用C++开发，无缝对接的好如果项目是大型项目，我建议速度用c++，质量就用Python，python的开源库比较多
一个小乌龟为图标做图的软件叫什么
一个小乌龟为图标做图的软件叫Python，Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。
由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。
例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
扩展资料：
Python的主要优点：
1、简单：Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2、易学：Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档。
3、速度快：Python的底层是用C语言写的，很多标准库和第三方库也都是用C写的，运行速度非常快。
4、免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
5、高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
6、解释性：一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
参考资料来源：百度百科-Python
Python有哪些技术上的优点？比其他语言好在哪儿
Python有这些优点：1.简单性：Python是一种代表简单性思想的语言;2.易于使用：Python易于使用，因为有简单易懂的文档;3.快速：运行速度很快;4.免费开源。
1、简单性：Python是一种代表简单性思想的语言。
2、易于使用：Python易于使用，因为有简单易懂的文档。
3、快速：运行速度很快，因为Python中的标准库和第三方库都是用C语言编写的，所以速度非常快。
4、免费开源：Python是floss(免费/源代码软件)的一种。用户可以自由发布该软件的副本，阅读其源代码，对其进行更改，并在新的自由软件中使用其中的一部分。
5、高级语言：在Python中编写程序时，不需要考虑低级细节，例如如何管理程序使用的内存。
6、可移植性：由于其开源性质，python已经在许多平台上进行了移植(它已经被更改为在不同的平台上工作)。
7、说明：用Python编写的程序不需要编译成二进制代码。您可以直接从源代码运行该程序。在计算机内部，Python解释器将源代码转换为称为字节码的中间形式，然后将其转换为计算机使用的机器语言并运行。这使得python的使用更加容易。它还使Python程序更容易迁移。
8、面向对象：Python支持面向过程和面向对象编程。在“面向过程”的语言中，程序是从过程或简单的可重用代码的函数构建的。在“面向对象”语言中，程序是由数据和函数组成的对象构建的。
9、可伸缩性：如果您需要一段关键代码来运行得更快，或者希望一些算法不被公开，那么您可以用C或C++编写一些程序，然后在Python程序中使用它们。
10、可嵌入性：Python可以嵌入到C/C++程序中，为程序用户提供脚本函数。
11、丰富的库：python标准库非常庞大。它可以帮助处理各种任务，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、web浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、TK和其他与系统相关的操作。
12、标准代码：Python使用强制缩进使代码可读。用Python编写的程序不需要编译成二进制代码。
python图像处理库 哪个好 知乎
1.scikit-image
scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。
2.Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。
3.Scipy
scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。
4. PIL/Pillow
PIL是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而，随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。
5.OpenCV-Python
OpenCV是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一
。OpenCV-Python是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。
6.SimpleCV
SimpleCV也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。
7.Mahotas
Mahotas是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。
8.SimpleITK
ITK或者Insight Segmentation and Registration
Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具
。其中,SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。
9.pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式读取、写入和操作图像。
10.Pycairo
Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。