用C++和python開發opencv程序比較？

02-05

用C++和python開發opencv程序有什麼區別？大家做個比較吧！
——————————以下由劉鏟鏟提問——————————
用C++和python開發opencv，

1.哪個更容易上手？
2.代碼運行的效率差距大嗎？
3.兩個語言對應的openCV的庫有不同嗎？
4.對於非程序員的研究人員，想要開發一個視覺產品，選用哪個比較好？

我的畢業設計就是用OpenCV 2寫的，前期使用C++寫了個Demo，最後的成品是用Python 2寫的。

兩者主要的區別在於介面和效率。

實際上Python和C++的OpenCV介面幾乎一樣，不同的是用C++的話，矩陣用的是cv::Mat，Python裡面用的是numpy.array，用法和介面都不一樣，但文檔豐富，使用也非常方便，原理也相似。

效率方面，Python的介面實際上只是一層Binding，最終還是調用libopencv_*.so裡面的函數，所以在OpenCV這一層效率與C++是完全一致的。唯一不同的就是它的numpy.array和cv::Mat。Numpy底層也是使用C Extension的方法寫，但相比C++版的OpenCV介面，Python的介面需要把Numpy的數據轉化成OpenCV的C介面可接受的輸入。

實測Python寫的程序會慢，但具體慢多少並沒有測試數據可支撐。

用Python寫實際上也不會比C++開發快多少，因為介面都是一樣的，我建議不如直接用C++寫。

我後面選Python實際上只是想試一下Python介面而已。

1.一個尿性，庫本身的差別並不大。

2.因為都是調的庫，差別仍舊不大。說用numpy.array的，並不是唯一選擇，實際上仍然有Mat類，你也可以直接使用，並不一定要用numpy.array。坦白說，從效率來看，因為numpy有numba神器，有可能比cv.Mat更快。然而限制所在在於GIL以及非庫運算中的速度限制。例如你非要寫幾個for循環而不願意用array/Mat的相關函數算符，慢一點也是沒辦法的。由於GIL的存在，OpenCV在py上跑單個進程就被控在單核里了，多線程基本上沒啥用，提高效率往往要多進程，手法嫻熟可能效率差距不大，太生僻有可能寫出慢十幾倍多玩意來。

3. 庫其實是一樣的PyOpenCV只是一層封裝而已。

4. Python寫著快但是其實坑很多。如果你說的「產品」是生產環境下工作的，而你自身對python的了解又不夠深入，那麼選擇C++會更好。如果你很了解python了，或者說主要做快速成型驗證想法之類的活兒，Python有著寫起來省時省力的優勢，畢竟動態類型提供的方便足夠多，熟悉的話不會踩坑/不在意踩坑的話自然是怎麼方便怎麼來。

簡單說兩句，選python還是C++，考慮下面幾個問題

1. 性能壓力在哪裡？python的GIL使得多線程不能多核並行，必須用多進程，而且天生python要比c++慢一些。因此如果是cpu密集型，建議用C++，如果是IO密集型，python沒有那麼大的劣勢。

2. 開發成本高還是運行成本高，一個開發人員一個月多少錢，一個伺服器一個月多少錢，通常來說前者越來越貴而後者反之，權衡下利弊，C++開發要比python慢，在性能都達標的情況下，如果節省的伺服器成本能抵過開發成本，用C++，反之用python。

1，差不多，基本調用參數都一樣，格式符合各自語言規範。

2，在我開發的程序中python比cpp明顯有差距，但是換到工作用的電腦上這個差距就看不錯來了，so，硬體配置好一些，用python做實時也是沒有問題的。外，感覺同樣的函數python就是比cpp慢一些，雖然上面說到python底層用的也是lib。

3，基本一樣。（python可能功能稍微差一點2.4.8版本有個函數沒在python中找到，但是也就那一個）

4，python比較簡單，開發可能快一點（主要是軟體的其他部分可能比較容易開發）。

如果C++比較熟悉就直接用C++開發吧， OpenCV的Mat已經很強大了，使用起來很方便，很多demo例子也只有C++版本的，copy/paste也方便。。。。。

python的用numpy的ndarray替換了Mat，雖然numpy也很強大，但是和原生的Mat使用方法上有些差別，使用起來有些怪怪的感覺（主要還是numpy不熟悉。。。）。

再次安利下VS下調試OpenCV的神器ImageWatch，有了它，代碼想怎麼寫就怎麼寫，矩陣有問題加個斷點就能看出來。

一般都是Python做實驗、調試什麼的，定型後就用C++寫了

我覺得PYTHON很好。主要的好處是它的支持庫太多了。對於開發原型產品，理解演算法是非常有幫助的。