卷积神经网络（CNN）和开放源代码计算机视觉库（OpenCV）是两个非常重要的工具，它们都在图像和视频处理方面发挥着重要作用。

CNN是一种深度学习算法，它可以用于图像分类、目标检测和语音识别等任务。CNN模型可以自动学习图像特征，因此它在处理大量数据时能够表现出色。CNN的核心思想是使用卷积层、池化层和全连接层等操作来提取图像特征。

与此相比，OpenCV是一种计算机视觉库，它提供了一系列用于图像和视频处理的函数和工具。OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python和Java等，因此它可以被广泛应用于许多不同的应用程序中。

在实际应用中，CNN和OpenCV可以相互配合，以实现更强大的图像和视频处理功能。例如，使用CNN模型可以对图像进行分类，然后使用OpenCV中的函数来对分类结果进行后续处理。此外，OpenCV还可以用于提取图像特征，这些特征可以作为CNN模型的输入。

总之，CNN和OpenCV是两个非常强大的工具，它们在图像和视频处理方面具有广泛的应用。通过将它们结合起来使用，我们可以实现更高效、更准确的图像和视频处理。