OpenCV 3与OpenCV 2的区别及OpenCV 2项目移植到OpenCV 3的注意事项

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在本文中，我们将探讨OpenCV 3与OpenCV 2之间的区别，并介绍将OpenCV 2项目移植到OpenCV 3时需要注意的事项。

1. OpenCV 3相对于OpenCV 2的改进
   OpenCV 3相比OpenCV 2引入了一些重要的改进和新特性，包括：

   • DNN模块：OpenCV 3引入了深度学习模块（DNN），可以方便地使用深度学习模型进行目标检测、图像分类等任务。
   • 新的API：OpenCV 3提供了一些新的API，并对一些旧的API进行了改进，提高了库的易用性和性能。
   • SIMD优化：OpenCV 3在某些算法上进行了SIMD优化，从而提升了性能。
   • C++11支持：OpenCV 3对C++11提供了更好的支持，包括使用lambda表达式、智能指针等现代C++特性。

2. OpenCV 2项目移植到OpenCV 3的注意事项
   当将OpenCV 2项目移植到OpenCV 3时，需要注意以下几点：

   (a) API变化：OpenCV 3在一些API上进行了更改和改进。在移植项目时，需要查看OpenCV 3的文档并了解新的API。一些函数名称、参数、返回值等可能发生了变化，因此需要相应地修改代码。

   (b) 深度学习模块（DNN）：如果你的项目中使用了OpenCV 2，而你希望在OpenCV 3中使用DNN模块，则需要将你的代码进行相应的更新。你可能需要重新训练或转换深度学习模型，并使用Ope