计算机视觉是一种用于开发可以自动执行获取，处理，分析和理解数字图像等任务的技术，其中一个领域是计算机视觉的研究，通常缩写为CV.计算机视觉。它还可以从现实世界中获取图像提取高纬度数据。简而言之，计算机视觉使计算机能够像人类一样查看，理解和处理图像和视频。
近几年软硬件的巨大进步导致了计算机视觉在物联网，制造，医疗保健，安全等各个领域的快速扩张。许多大型科技公司正在大力投资这一领域的研发。
在当今可用于计算机视觉的众多工具和库中，有两个主要工具OpenCV和Matlab，它们两个是这些库中的佼佼者。在本文中，我们将详细介绍它们。
OPENCV的特点
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，旨在为计算机视觉应用提供通用基础设施，并加速机器感知在商业产品中的使用。
该库拥有超过种优化算法，其中包括一套全面的经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。
此类算法可用于检测和识别人脸，识别物体，对视频中的人类行为进行分类，跟踪相机运动，跟踪移动物体，提取物体的3D模型，从立体相机生成3D点云，将图像拼接在一起以生成整个场景的高分辨率图像，从图像数据库中查找相似图像，从使用闪光灯拍摄的图像中删除红眼，跟随眼球运动，识别风景并建立标记以将其与增强现实等叠加在一起。
OpenCV具有C++、python、java和MATLAB接口，并支持windows、Linux、安卓和Mac操作系统。
matlab的特点
MATLAB是一种编程语言，它将针对迭代分析和设计过程而优化的桌面环境与直接表达矩阵和数组数学的编程语言相结合。它包括实时编辑器，用于创建在可执行笔记本中组合代码、输出和格式化文本的脚本。
MATLAB可帮助您深入了解图像和视频数据、开发算法并探索实现权衡。
用户可以使用一套全面的参考标准算法来设计视觉解决方案，用于图像处理、计算机视觉和深度学习。还可以使用OpenCV、Python和C/C++使用可互操作的API和集成工具与团队协作。它可以帮助您加速NVIDIAGPU、云和数据中心资源上的算法，而无需专门的编程或IT知识。
MATLAB应用程序可用于以交互方式浏览数据并自动生成MATLAB代码。这意味着您不必从头开始编写代码。它可以直接与开源集成。您可以重用用另一种编程语言编写的遗留代码，创建MATLAB支持的响应式网站，或者使用直接从MATLAB生成的无差错嵌入式C代码对硬件进行编程。
使用MATLAB，用户可以在PC硬件、FPGA和ASIC上运行图像处理算法，并使用C/C++和HDL代码，并开发成像系统。用户可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速其MATLAB代码的计算密集型部分。
比较
MATLAB在开发和数据呈现方面更方便，但是，OpenCV在执行上要快得多。由于缺乏学习资料，OpenCV相对更难学习。但是，一旦获得了OpenCV的专业知识，就完全可以坚持下去，因为它是计算机视觉最全面的开源库，并且拥有庞大的用户社区。
一些专业人士也建议使用MATLAB，因为它对于快速原型设计很有用，并且其代码非常容易调试。此外，它具有良好的文档和支持。MATLAB的缺点是它不是开源的，许可证非常昂贵，并且其程序不是可移植的。
因此，很明显，MATLAB适合作为大学研究人员和学生探索计算机视觉概念，这些研究人员和学生可以负担得起该软件，但OpenCV在构建现实世界计算机视觉项目时更胜一筹。
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