为什么被折叠？
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OpenCV优点把图像处理基础工具打包，老手方便，新人上手快，是一套好工具，图像处理的算法优化的不错，又能和Intel的IPP结合，调用多核CPU优势。但是它就是个好工具而已。
高层的应用就和图像处理没啥关系了，就拿基于决策树的机器学习实现的车辆检测来说，各种算法、分类器、feature都仅是借用了些图像处理的工具，实现了高层的、自定义的各种算法。这种高层的本来就是各家各有所长，OpenCV只做好上游基本功好了。自带的Har-trainingcascade也只不过是抛砖引玉，提供了个可行性验证，离实用、好用差了十万八千里呢。
职业相关，用OpenCV做过人脸识别的项目。总体来说，就是开源项目Demo的精确度远远达不到工业使用的要求！
原因我大概想了下：第一、做一门技术，一件产品，缺的往往不是技术本身，而是使用这些技术的人的经验、通过大量的实验获得的数据资源！比如，这个参数是一个整数类型，代表的意义也很明确，但是设置成2还是设置成5你不确定，设置成2后面的一个参数应该设置成什么样的你也不知道。这就需要大量的实验数据来支撑。这些企业的存在，就是因为专业。
第二、开源的项目，大多不会把最新的、或者最可靠的核心技术开出来。这里面的原因，自然是商业原因了呗。
职场小白试着分析了两点，坐等大神解答。
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- 发布时间
- 2026-01-12 18:44
- 更新时间
- 2026-01-12 18:44
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