opencv4.7与opencv3.6的差别

OpenCV 4.7和OpenCV 3.6是CV库的两个不同版本，它们之间存在一些差别。以下是一些主要的差别：

1. API变化：OpenCV 4.7引入了一些新的API，同时对一些旧的API进行了修改和优化。这些变化可能会导致在迁移到新版本时需要做一些代码调整。

2. 性能改进：新版本通常会有一些性能改进，包括算法优化、并行计算等方面的改进。因此，OpenCV 4.7可能会比OpenCV 3.6在某些场景下具有更好的性能。

3. 新功能：OpenCV 4.7可能会引入一些新的功能和特性，使其在某些方面更加强大和灵活。这些新功能可能包括新的图像处理算法、机器学习模型、深度学习支持等。

4. bug修复：每个版本都会修复一些已知的bug和问题，因此OpenCV 4.7可能会在某些方面更加稳定和可靠。

需要注意的是，升级到新版本时，可能需要重新编译项目、更新依赖项以及适应新版本的API和功能。在决定是否要升级到新版本时，需要权衡新功能、性能改进以及对现有代码的兼容性影响等因素。

相关问题

opencv 4.7 jetson

暂时没有找到有关在Jetson设备上安装OpenCV 4.7的特定引用内容。然而，一般来说，在Jetson设备上安装OpenCV 4.7的步骤与其他系统上的安装步骤类似。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保Jetson设备已连接到互联网。

2. 下载OpenCV 4.7和OpenCV_contrib模块的压缩包，并将它们放在同一个文件夹中。

3. 打开终端，进入OpenCV的解压文件夹中。

4. 创建一个名为"build"的文件夹，并进入该文件夹。

5. 执行cmake命令来生成Makefile。例如：

   cmake \
   -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
   -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
   -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=1 \
   -DBUILD_opencv_python2=1 \
   -DBUILD_opencv_python3=1 \
   -DWITH_FFMPEG=1 \
   -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda \
   -DCUDA_ARCH_BIN=7.2 \
   -DCUDA_ARCH_PTX=7.2 \
   -DWITH_CUDA=1 \
   -DENABLE_FAST_MATH=1 \
   -DCUDA_FAST_MATH=1 \
   -DWITH_CUBLAS=1 \
   -DOPENCV_GENERATE_PKGCONFIG=1 \
   -DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib-4.7/modules \
   ..

6. 运行make命令进行编译。这可能需要一段时间，具体时间取决于你的设备性能。

7. 编译完成后，运行sudo make install命令进行安装。

8. 检查安装结果，在Python中运行以下命令：

   import cv2
   print(cv2.__version__)

请注意，上述步骤仅为一般指南，具体操作可能因设备和操作系统的不同而有所差异。建议在安装前查阅相关文档或资源，以确保正确安装OpenCV 4.7。

请介绍一下opencv4.7

### 回答1：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，用于对图像和视频进行处理。OpenCV 4.7是一个最新版本，它包含了许多新功能和改进，比如支持更多的图像处理算法、支持更多的图像格式、更快的图像处理速度等。OpenCV可以用于计算机视觉应用的开发，如人脸检测、物体识别、图像分类等。 OpenCV还提供了丰富的文档和示例代码，方便开发者学习和使用。

### 回答2：
OpenCV（Open Source Computer Vision）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV 4.7是OpenCV库的一个版本，具有一些新的功能和改进。

首先，OpenCV 4.7增加了对更多硬件平台的支持，包括ARM、MIPS等，这意味着开发者可以在更多平台上使用OpenCV进行开发和部署。

其次，OpenCV 4.7引入了一个新的DNN模块（Deep Neural Network），可以更方便地使用深度学习模型进行计算机视觉任务。该模块支持多种深度学习框架，如Tensorflow、Caffe等，并提供了一些预训练模型，方便开发者进行快速实验和应用部署。

另外，OpenCV 4.7还增加了对新的图像处理算法的支持，如超像素分割算法SLIC、图像的边缘保留滤波算法等。这些算法可以帮助开发者更好地处理和分析图像，提高计算机视觉应用的效果和质量。

此外，OpenCV 4.7还在性能和稳定性方面进行了一些改进和优化，提高了库的运行效率和稳定性。

综上所述，OpenCV 4.7是一个功能强大的计算机视觉库，具有更多的硬件平台支持、新的DNN模块、新的图像处理算法以及性能和稳定性的改进。这些新特性和改进使得OpenCV在计算机视觉领域的应用更加便捷和高效。