python3.7应该用哪个opencv版本

Python 3.7 应使用哪个 OpenCV 版本？

引言
OpenCV（开放计算机视觉库）是一个广泛用于计算机视觉、机器学习和图像处理的跨平台库。它提供了广泛的模块，包括图像处理、特征检测、物体识别和机器学习算法。为了充分利用 OpenCV 的功能，选择正确的版本对于 Python 3.7 用户至关重要。

影响因素

在为 Python 3.7 选择 OpenCV 版本时，需要考虑以下因素：

• Python 版本：OpenCV 版本必须与 Python 版本兼容。
• 操作系统：OpenCV 版本应与目标操作系统兼容。
• 所需的模块：特定应用所需的模块可能仅在特定 OpenCV 版本中可用。
• 性能和稳定性：不同的 OpenCV 版本具有不同的性能和稳定性特征。

推荐版本

根据这些因素，对于 Python 3.7，推荐以下 OpenCV 版本：

• OpenCV 4.5.5：这是 OpenCV 4.x 系列的最新稳定版本，与 Python 3.7 完全兼容。它提供了最新的功能、改进和错误修复。
• OpenCV 3.4.17：对于那些优先考虑稳定性和向后兼容性的人来说，这是一个不错的选择。它与 Python 3.7 完全兼容，并经过广泛测试。

其他选择

对于特定需求，也有一些其他 OpenCV 版本值得考虑：

• OpenCV 5.0.0：这是 OpenCV 的最新开发版本，但可能不完全稳定。它提供了比 OpenCV 4.5.5 更先进的功能，但应谨慎使用。
• OpenCV 2.4.13：这是一个较旧的版本，但仍然与 Python 3.7 兼容。它仍然广泛用于遗产项目和具有特定模块要求的应用。

安装说明

可以在以下位置找到适用于不同平台的 OpenCV 安装说明：

• Windows
• Linux
• macOS

常见问题解答

问：为什么 Python 3.7 无法与 OpenCV 5.0.0 稳定工作？
答：OpenCV 5.0.0 是一个开发版本，仍在积极开发中。它可能包含错误或与 Python 3.7 不完全兼容。

问：如何确定所需的 OpenCV 模块是否在特定版本中可用？
答：可以通过访问 OpenCV 文档或查阅特定版本的发行说明来确定所需的模块是否可用。

问：OpenCV 中的性能优化与稳定性之间有什么权衡？
答：通常情况下，新版本提供了更高的性能，但可能牺牲一些稳定性。选择版本时，应权衡具体应用的性能要求和稳定性需求。

问：如何更新到较新的 OpenCV 版本？
答：更新到较新的 OpenCV 版本的过程取决于所使用的平台和安装方法。请参阅 OpenCV 文档以获取详细说明。

问：可以在多个项目中使用不同的 OpenCV 版本吗？
答：可以，但建议尽量使用相同版本的 OpenCV 以确保兼容性和稳定性。如果必须使用多个版本，请确保适当隔离它们并考虑版本之间的依赖关系。