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实时系统需要一个快速高效的平台。我想知道哪种组合适合实时图像处理:OpenCV-Python、OpenCV-MVStudio (C++)、OpenCV-Matlab 还是 OpenCV-Java？我读过 CUDA，但如果我不想在我的项目中使用 CUDA，有没有办法开发一个快速的系统？
最佳答案
我可以评论 MATLAB、Python 和 C++，但不能评论 Java:
要在 MATLAB 中运行 OpenCV，您需要一些类似于 mexopencv (http://kyamagu.github.io/mexopencv/) 的东西。这会将许多 OpenCV 函数(并非所有函数都包括在内)编译成 MATLAB 可以读取和使用的 mex 文件。它可以工作，但可能不是实时应用程序的最快解决方案。但它对原型(prototype)设计很有用。
在 Python 中运行 OpenCV 更容易，运行效率更高，尽管它仍然是“间接的”，因为它需要 Python 包装器(因为 OpenCV 是用优化的 C/C++ 编写的)。
实时算法最有效的解决方案是使用 OpenCV 的本地语言，即 C++，避免语言之间的翻译步骤。
CUDA 或一般的并行处理是所有这些平台的一个选项。但是，它是否有利于您的代码速度在很大程度上取决于项目本身。通常并行化某些东西会使它运行得更慢而不是更快。看看https://en.wikipedia.org/wiki/Parallel_slowdown信息。
希望这可以帮助!
关于python - 如何为实时系统制作opencv？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32090477/