在实际项目中，OpenCV 和 TensorFlow 可以结合使用，发挥各自的优势。以下是一个典型的结合使用流程：

典型应用场景

（1）​人脸检测和识别

• 使用 OpenCV 进行人脸检测。
• 使用 TensorFlow 进行人脸识别。

（2）​目标检测

• 使用 OpenCV 进行图像预处理。
• 使用 TensorFlow 的目标检测模型（如 YOLO、SSD）进行推理。

（3）​视频分析

• 使用 OpenCV 捕捉视频帧。
• 使用 TensorFlow 对每一帧进行分析（如动作识别、目标跟踪）。

• 总结

• ​OpenCV 适合处理图像和视频数据，提供高效的计算机视觉功能。
• ​TensorFlow 适合构建和训练机器学习模型，尤其是深度学习模型。
• 结合使用 OpenCV 和 TensorFlow 可以实现更强大的计算机视觉应用，充分发挥两者的优势。