OpenCV作为一个广泛使用的图像处理和计算机视觉库，虽然功能强大，但也存在一些缺点：
学习曲线陡峭：
OpenCV的接口相对复杂，需要一定的学习成本。对于初学者来说，可能需要花费一些时间来理解和掌握其使用方法。
文档和示例不足：
OpenCV的官方文档和示例相对较少，有时候可能需要依赖于第三方资源来获取更多的学习和使用指导。
部分功能不完善：
尽管OpenCV提供了很多功能，但对于一些特定的应用场景，可能还需要额外的算法或库来完成更复杂的任务。
依赖性：
OpenCV可能需要依赖于其他库和工具，例如NumPy、Matplotlib等，这可能增加了开发和部署的复杂性。
缺乏深度学习支持：
尽管OpenCV提供了一些基本的机器学习算法，但其对于深度学习的支持相对较弱，需要借助其他框架来完成深度学习任务。
计算时间长：
由于要计算的点多，OpenCV在处理图像时可能会花费较长时间，特别是在进行复杂的图像处理任务时。
速度和稳定性问题：
有用户反映OpenCV在处理特定类型的图像数据（如32F和16S、8U）时存在bug，并且性能不够快。
版本问题：
OpenCV的不同版本可能存在功能不全或稳定性差的问题，用户需要选择合适的版本来使用。
C语言与C++函数名称不同：
OpenCV的C语言和C++函数名称有时不同，如果不注意这一点，容易造成混淆。
接口写法不一致：
例如，在处理图像resize时，不同的接口写法可能会导致CPU利用率过高的问题。
平台限制：
虽然OpenCV支持多种编程语言，但其某些功能或库可能只支持特定的平台，如Windows、Linux等，这可能会限制应用的范围。
OpenCV虽然是一个强大的工具，但在学习和使用过程中可能会遇到一些挑战。建议初学者在开始使用前，先仔细了解其文档和示例，并考虑是否需要额外的库或算法来满足特定需求。
