C++ 中使用 OpenCV 和 Python Matplotlibcpp 绘图的区别

在计算机视觉应用中，绘图对于可视化图像、数据和结果至关重要。在 C++ 中，OpenCV 和 Python Matplotlibcpp 是两种用于绘图的流行库。尽管它们具有相似的功能，但它们在某些方面存在差异，影响着开发人员的选择。

OpenCV

优势：
- OpenCV 是一个针对计算机视觉而设计的优化库，提供广泛的图像处理和绘图功能。
- 它以速度和效率著称，适用于实时处理和嵌入式系统。
- 拥有庞大的社区支持，并提供丰富的文档和教程。
劣势：
- OpenCV 的绘图功能不如 Matplotlibcpp 丰富或全面。
- 它缺乏交互式绘图，这对于探索数据和调试程序很有用。

Python Matplotlibcpp

优势：
- Matplotlibcpp 是一个 Python 库，它提供了高级的绘图功能，包括多种图表类型、定制和交互性。
- 拥有广泛的生态系统，包括用于数据处理、可视化和机器学习的包。
- 其交互式绘图特性可让您探索数据、调整参数并实时查看结果。
劣势：
- Matplotlibcpp 比 OpenCV 速度稍慢，因为它是由解释型语言 Python 编写的。
- 它不针对计算机视觉进行优化，因此可能缺乏 OpenCV 提供的特定功能。

比较表

下表总结了 OpenCV 和 Matplotlibcpp 在 C++ 中绘图时的关键差异：

| 特征 | OpenCV | Matplotlibcpp |
|—|—|—|
| 速度 | 快 | 慢 |
| 效率 | 高 | 低 |
| 绘图功能 | 基本 | 丰富 |
| 交互性 | 无 | 有 |
| 社区支持 | 大 | 大 |
| 针对性 | 计算机视觉 | 数据可视化 |

选择标准

在 C++ 中绘图时选择 OpenCV 或 Matplotlibcpp 取决于应用程序的具体要求：

实时处理和嵌入式系统：对于需要高速和效率的应用程序，OpenCV 是最佳选择。
高级绘图和交互性：对于需要高级绘图功能、定制和交互性的应用程序，Matplotlibcpp 是更好的选择。
计算机视觉特定功能：如果应用程序需要计算机视觉特定的功能，例如图像分割、特征检测或面部识别，OpenCV 是更好的选择。
Python 集成：如果应用程序需要与其他 Python 生态系统组件集成，Matplotlibcpp 是更好的选择。

示例代码

以下示例代码演示了使用 OpenCV 和 Matplotlibcpp 在 C++ 中绘制直方图：

OpenCV

“`cpp

include

int main() {
// 创建一个直方图
cv::Mat hist;
int histSize[] = {256}; // 直方图的柱状条数
float hranges[] = {0, 256}; // 直方图的范围
cv::calcHist(&src, 1, 0, cv::Mat(), hist, 1, histSize, &hranges);

// 创建一个绘图窗口
cv::namedWindow(“直方图”);

// 绘制直方图
cv::Mat canvas = cv::Mat::zeros(256, 256, CV_8UC3);
for (int i = 0; i < 256; i++) {
int bin = hist.at(i);
cv::line(canvas, cv::Point(i, 256), cv::Point(i, 256 – bin), cv::Scalar(0, 255, 0));
}

// 显示直方图
cv::imshow(“直方图”, canvas);
cv::waitKey(0);

return 0;
}
“`

Matplotlibcpp

“`cpp