不，深度学习并没有使 OpenCV 过时。 虽然深度学习已成为许多计算机视觉任务的主要方法，但 OpenCV 仍然是开发人员的关键工具，因为它具有多功能性、在低资源环境中的性能以及在支持端到端解决方案中的作用。 这两种技术通常是互补的，而不是相互替代，OpenCV 处理不需要神经网络的预处理、后处理和轻量级任务。
OpenCV 在传统计算机视觉方法足够或更高效的任务中表现出色。 例如，图像滤波（例如，降噪、边缘检测）、几何变换（例如，调整大小、旋转）和特征提取（例如，SIFT、ORB）通常比深度学习模型使用 OpenCV 的优化算法更快。 这些操作仍然是增强现实、机器人技术或延迟和计算资源是约束的嵌入式系统等应用的基础。 实时导航的无人机可能会使用 OpenCV 通过光流进行障碍物检测，而仅依靠深度学习来进行更高级别的任务，例如对象识别。 OpenCV 还提供摄像头校准、视频 I/O 和绘制叠加层等基本实用程序，这些功能并非由深度学习框架直接处理。
此外，OpenCV 与深度学习工作流程无缝集成。 许多项目在将图像输入到神经网络之前使用 OpenCV 进行图像预处理（例如，归一化、裁剪），或者用于后处理输出，例如在检测到的对象上绘制边界框。 OpenCV 的“dnn”模块甚至支持使用在 TensorFlow 或 PyTorch 等框架中训练的模型运行推理，允许开发人员部署模型而无需繁重的依赖项。 例如，人脸识别系统可能会将 OpenCV 的 Haar 级联用于初始人脸检测，并将深度学习模型用于身份验证。 这种混合方法平衡了速度和准确性，从而可以利用两种工具的优势。 在边缘设备能够像传统算法一样高效地运行复杂的神经网络之前，OpenCV 仍将是构建实用、现实世界的视觉系统不可或缺的工具。