一、发布时间与背景
OpenCV3：OpenCV3系列于2015年发布，是OpenCV发展史上的一个重要里程碑。这一版本在算法、性能和模块化设计等方面进行了诸多改进，为计算机视觉领域的研究和应用提供了更强大的支持。
OpenCV4：继OpenCV3之后，OpenCV4于2018年发布。作为新一代的OpenCV版本，OpenCV4在继承前代版本优点的基础上，进一步优化了核心算法，引入了新模块，并增强了与深度学习框架的集成。
二、核心算法与优化
OpenCV3：OpenCV3已经对许多核心算法进行了优化，提高了处理速度和准确性。同时，它引入了深度学习支持，通过DNN（Deep Neural Network）模块实现了对TensorFlow、Caffe等深度学习框架的模型导入。
OpenCV4：OpenCV4在核心算法优化方面更进一步，不仅提升了现有算法的性能，还引入了一些新的算法和技术。特别是在深度学习方面，OpenCV4增强了DNN模块的功能，支持更多的深度学习框架和模型，如ONNX，并实现了模型的动态形状支持。
三、新模块与功能
OpenCV3：OpenCV3已经拥有相当丰富的功能模块，包括图像处理、视频分析、机器学习等。然而，随着技术的不断发展，一些新的需求和应用场景逐渐出现。
OpenCV4：为了满足这些新需求，OpenCV4引入了一些新模块，如“aruco”模块，用于基于ARUCO码的现实世界物体检测和定位。此外，OpenCV4还改进了视频稳定、全景图创建和图像恢复等功能，提供了更全面的计算机视觉解决方案。
四、语言与接口支持
OpenCV3：OpenCV3支持多种编程语言，包括C++、Python、Java等，并提供了丰富的API接口供开发者使用。同时，它也支持跨平台开发，可以在Windows、Linux、Mac OS等操作系统上运行。
OpenCV4：OpenCV4在语言和接口支持方面与OpenCV3保持了一致性，继续支持多种编程语言和跨平台开发。此外，OpenCV4还加强了对Python 3的支持，提供了更好的兼容性和性能表现。
五、兼容性与升级
OpenCV3：对于依赖旧API的项目来说，OpenCV3可能是一个更好的选择。然而，随着技术的不断进步和新版本的推出，一些旧API可能会逐渐被淘汰或替换。
OpenCV4：OpenCV4在引入新功能的同时，也修复了大量的bug，提升了整体的稳定性和兼容性。对于新项目来说，OpenCV4提供了最新的功能和性能优化，是更理想的选择。当然，从OpenCV3升级到OpenCV4可能需要一定的适配工作，但总体来说升级过程相对平滑。
