与OpenCV相比，合并Merten在C++上花费了更多的时间

与OpenCV相比，合并Merten在C++上花费了更多的时间。

OpenCV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。它是一个跨平台的库，支持多种编程语言，包括C++、Python等。OpenCV具有广泛的应用场景，包括图像处理、目标检测、人脸识别、机器学习等。

合并Merten是一个相对较新的技术，它是一种用于图像融合的算法。它通过将多个图像合并成一个更高质量的图像，以提高图像的清晰度、对比度和细节。合并Merten算法在图像处理和计算机视觉领域具有重要的应用，特别是在医学图像处理、卫星图像处理和摄影领域。

与OpenCV相比，合并Merten在C++上花费了更多的时间可能是因为以下几个原因：

1. 合并Merten是一个相对较新的技术，相比之下，OpenCV已经存在了很长时间，并且有一个庞大的开发社区和成熟的代码库。因此，合并Merten的实现可能需要更多的时间和精力来研究和开发。
2. 合并Merten算法可能更加复杂和计算密集，需要更多的优化和调试。相比之下，OpenCV提供了许多优化的图像处理算法和函数，已经经过了广泛的测试和验证。
3. C++是一种底层的编程语言，相对于其他高级语言如Python，它更加复杂和繁琐。因此，在C++上实现合并Merten算法可能需要更多的编码和调试工作。

总之，与OpenCV相比，合并Merten在C++上花费了更多的时间可能是由于合并Merten是一个相对较新的技术，算法复杂且计算密集，以及C++作为一种底层编程语言的特性所致。