python3用opencv哪个版本好

对于使用Python编写的OpenCV版本选择，可以考虑以下几个因素：

1. 功能与稳定性：OpenCV在不同版本中会进行功能更新、Bug修复和性能优化。较新版本的OpenCV可能具有更多的功能和更好的稳定性。因此，应优先选择最新版本的OpenCV。

2. 平台兼容性：不同版本的OpenCV可能对不同的操作系统和硬件进行了优化和适配。因此，需要根据自己的开发环境和目标平台选择对应的OpenCV版本。

3. 社区支持和资源丰富程度：较新版本的OpenCV通常拥有更活跃的开发社区和更多的教程、文档、示例等资源，能够提供更好的支持和学习资料。

综合考虑以上因素，目前最新的OpenCV版本为4.x系列。因此，建议使用最新版本的OpenCV，如OpenCV 4.5.3 或更高版本，以获得更多的功能和更好的稳定性。同时，还需根据自己的开发环境和目标平台选择对应的编译版本（如Python 3.7/3.8/3.9等）和操作系统（如Windows、Linux等）。

总结：使用最新版本的OpenCV（如OpenCV 4.x系列）可以获得更多功能和更好的稳定性，同时还需根据自身需求和环境选择编译版本和操作系统。

对于Python使用的OpenCV库来说，目前已经推出了多个版本。其中，OpenCV 2.x和OpenCV 3.x是最为主要的版本，也是较大的更新版本。除此之外，还有一些其他的版本，如OpenCV 4.x和OpenCV 5.x。

1. OpenCV 2.x版本：OpenCV 2.x是第一个较为稳定的Python OpenCV版本。它提供了大量的图像处理和计算机视觉功能，如图像读取、显示、转换、滤波、形态学处理等等。此外，OpenCV 2.x还提供了对视频和摄像头的支持，以及人脸检测、特征提取、目标跟踪等高级功能。然而，随着时间的推移，OpenCV 2.x逐渐过时，不再得到官方支持和更新。

2. OpenCV 3.x版本：OpenCV 3.x是在OpenCV 2.x的基础上进行了许多改进和增强的版本。它引入了一些新的功能，如深度学习模块、GPU加速、机器学习算法等。此外，OpenCV 3.x还优化了图像处理和计算速度，提高了算法性能和准确性。相比于OpenCV 2.x，OpenCV 3.x更加稳定和高效，而且支持更多的操作系统和平台。

3. OpenCV 4.x版本：OpenCV 4.x是OpenCV库的最新稳定版本。它在OpenCV 3.x的基础上继续改进和增强了许多功能。OpenCV 4.x引入了DNN模块，可以实现基于深度学习的图像处理和计算机视觉任务。此外，OpenCV 4.x还改进了C++接口，提供了更加友好和高效的开发体验。它还支持更多的硬件加速和优化，能够更好地利用多核处理器和GPU。

4. OpenCV 5.x版本：OpenCV 5.x是OpenCV库的最新开发版本。它还处于测试和开发阶段，尚未正式发布。OpenCV 5.x致力于进一步提高算法性能和准确性，并扩展更多的功能和应用领域。目前，OpenCV 5.x主要关注的方向是深度学习、虚拟现实和增强现实等新兴技术。

5. 版本选择建议：对于初学者或者只需要基本图像处理的用户来说，使用OpenCV 3.x或OpenCV 4.x是最好的选择。这两个版本在稳定性和功能方面已经足够成熟和强大。而对于专业开发人员或者需要深度学习功能的用户来说，可以考虑使用OpenCV 4.x或OpenCV 5.x。这两个版本在深度学习模块和算法性能方面更加强大和高效。总的来说，根据自己的需求和开发目标选择合适的OpenCV版本。

在Python中使用OpenCV，并没有特定的版本是最好的，选择哪个版本取决于你的需求、环境和个人偏好。然而，以下是几个常用的OpenCV版本，可以根据你的具体情况进行选择。

1. OpenCV 2.x系列：OpenCV 2.x系列是最早的稳定版本，它提供了广泛的图像处理和计算机视觉功能。它在Python 2.x环境下非常稳定和常用，但不再进行主要的开发和更新。

2. OpenCV 3.x系列：OpenCV 3.x系列是向前兼容的版本，提供了许多新的功能和性能改进。这个版本对Python 2.x和Python 3.x环境都有很好的支持。它添加了许多新的模块和功能，如超像素分割、多目标跟踪和深度学习支持。

3. OpenCV 4.x系列：OpenCV 4.x系列是最新的稳定版本，它在性能上进行了优化，并提供了更多的功能和改进。它对Python 2.x和Python 3.x环境提供了很好的支持，并且增加了一些新的模块和功能，如DNN模块（深度学习推理）、加速器支持和增强的图像处理功能。

在选择OpenCV版本时，你应该考虑以下几个因素：

1. 功能需求：根据你的具体应用需求选择版本。如果你需要使用最新的功能和改进，可能选择较新的版本会更好。但是，如果你的应用程序正在生产环境中运行，稳定性和可靠性可能是更重要的考虑因素，你可以选择已经被广泛使用和测试的较早版本。

2. 兼容性：确保选择的版本在你的Python环境中正常工作。一些较旧的版本可能不支持Python 3.x，因此如果你的开发环境是Python 3.x，你可能需要选择较新的版本。

3. 社区支持：选择一个有活跃社区支持的版本。社区支持可以提供文档、教程、示例代码和修复错误的帮助。较新的版本通常有更多的社区活动，因此可能更容易获得帮助。

4. 性能要求：如果你的应用对性能要求很高，你可能需要选择较新版本，因为它们通常有更好的性能优化。较新版本还可能支持硬件加速、并行计算和多核处理，这些对于处理大型图像或视频数据集来说可能是必需的。

总结而言，选择OpenCV版本需要综合考虑你的需求、环境和个人偏好。如果你是新手，建议选择最新的稳定版本，这样可以获得更多的功能和改进，并在需要时获得更多的社区支持。