什么是 tracking.js，它与 OpenCV 有何不同？
Tracking.js 是一个轻量级的 JavaScript 库，专为直接在 Web 浏览器中进行实时计算机视觉任务而设计。它提供了用于基本图像处理、对象检测和跟踪的工具，例如基于颜色的跟踪、面部检测和运动分析。专为 Web 开发人员构建，它与 HTML5 Canvas 和 WebRTC 集成，无需插件即可实现摄像头访问和可视化。例如，您可以使用 tracking.js 构建一个基于浏览器的应用程序，该应用程序可以跟踪用户的脸部或检测视频流中的特定颜色。它的简单性和对 Web 的关注使其易于用于前端项目，但在高级功能方面与更大的框架相比受到限制。
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个全面的跨平台库，支持广泛的计算机视觉任务，从基本的图像操作到基于机器学习的对象检测。它用 C++ 编写，但具有 Python、Java 和 JavaScript（通过 OpenCV.js）的绑定，用于桌面、移动和嵌入式系统。 OpenCV 包括高级算法，如用于特征匹配的 SIFT、用于对象识别的深度学习模型和 3D 重建工具。例如，开发人员可能会在 Python 中使用 OpenCV 构建车牌识别系统或医学图像分析工具。它的多功能性和性能使其适用于浏览器之外的复杂、资源密集型应用程序。
主要区别在于范围、平台和用例。 Tracking.js 以浏览器为中心，优先考虑 Web 项目的易用性，并满足简单的要求。它缺乏 OpenCV 算法的深度，但擅长于快速集成实时 Web 应用程序。然而，OpenCV 提供了大量用于基本和高级任务的工具，通常需要更多的设置和计算资源。例如，虽然 tracking.js 可以在浏览器中使用 Haar 级联检测人脸，但 OpenCV 可以使用 TensorFlow 等深度学习框架训练自定义人脸检测模型。此外，OpenCV 对 GPU 加速和多线程的支持使其更适合高性能应用程序，而 tracking.js 依赖于 JavaScript 的单线程执行，这限制了复杂任务的可扩展性。