OpenCV 和 TensorFlow 在软件开发中有着不同的主要用途，但有时可以一起使用。OpenCV（开源计算机视觉库）专注于实时图像和视频处理。它提供了图像处理、对象检测和相机校准等任务的工具。另一方面，TensorFlow 是一个机器学习框架，设计用于构建和训练模型，尤其是神经网络。OpenCV 处理原始像素数据和视觉分析，而 TensorFlow 则侧重于从数据中学习模式以进行预测或决策。
OpenCV 的优势在于其丰富的用于处理视觉数据的预构建函数集合。例如，您可以使用 OpenCV 来调整图像大小、应用滤镜（例如使用 Canny 边缘进行边缘检测），或者使用 Haar 级联等算法跟踪视频流中的对象。它由 C++ 编写，但有 Python 绑定，方便进行原型开发。相比之下，TensorFlow 提供了用于定义和训练模型的抽象层。如果您想构建一个卷积神经网络（CNN）来对图像进行分类，TensorFlow 提供了层、优化器和训练循环来简化这个过程。例如，您可以使用 TensorFlow 的 Keras API 创建一个模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字，而 OpenCV 则可以通过标准化像素值来预处理输入图像。
尽管 OpenCV 和 TensorFlow 在某些应用中可能存在重叠，但它们通常在工作流中一起使用。例如，OpenCV 可以捕获和预处理视频帧（例如裁剪、降噪），然后 TensorFlow 可以使用训练好的模型分析这些帧以识别特定对象。OpenCV 不包含用于训练机器学习模型的工具，而 TensorFlow 未针对实时视频解码等低级图像操作进行优化。常见的工作流可能包括使用 OpenCV 从相机 feed 中提取帧，然后将这些帧传递给在边缘设备上运行的 TensorFlow Lite 模型进行推理。这种分离使得每个工具都能专注于其优势：OpenCV 专注于高效的图像处理，而 TensorFlow 专注于可扩展的模型执行。