OpenCV是一款开源的计算机视觉库，其提供了许多图像处理和计算机视觉方面的函数和算法，能够在各种平台上进行使用。而C++11则是C++的一个更新版本，其提供的新特性包括了自动类型推导、lambda表达式、智能指针等，使得代码更易读、更简洁。将这两者结合起来，能够产生出更加高效的计算机视觉应用。

在OpenCV中，采用C++11的auto关键字可以用于自动类型推导，从而减少代码量和提高可读性，例如：

//使用C++11的auto关键字
auto img = imread("image.jpg");
auto gray = cvtColor(img, cv::COLOR_BGR2GRAY);
auto blur = GaussianBlur(gray, cv::Size(5, 5), 0);
auto canny = Canny(blur, 25, 75);

而使用lambda表达式，则可以使代码更加简单易读，如：

//使用lambda表达式
std::vector<int> nums 4;
auto sum = std::accumulate(begin(nums), end(nums), 0, [](int a, int b){ return a + b; });

另外，在OpenCV中使用智能指针可以帮助程序员更好地管理内存，避免内存泄漏和段错误，例如：

//使用shared_ptr智能指针
auto img = std::make_shared<cv::Mat>(imread("image.jpg"));
auto gray = std::make_shared<cv::Mat>(cvtColor(*img, cv::COLOR_BGR2GRAY));
auto blur = std::make_shared<cv::Mat>(GaussianBlur(*gray, cv::Size(5, 5), 0));
auto canny = std::make_shared<cv::Mat>(Canny(*blur, 25, 75));

综上所述，OpenCV与C++11的结合应用可以提高程序的可读性、简洁性和可维护性，同时还能够极大地提高程序的效率。因此，在进行计算机视觉开发时，使用这两种技术相结合是非常值得推荐的。

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