согласен

собственно, я об этом же и говорил
но, используя конкретные функции конкретной библиотеки на заданном железе можно ожидать, что потребуются определнные несферические ресурсы и будет затрачено ничуть не сферическое время.
например, захочет ТС отслеживать оптический поток. думаю, очевидно, что на его ПК cvGoodFeaturesToTrack() будет считаться наааамного быстрее, чем на АРМ-е. особенно если придётся программно эмулировать работу с плавающей точкой.
так же, стоит учесть, что в одной сферической задаче хватит пяти знаков после запятой, а в другой - эти пять знаков перемножатся несколько раз с другими пятью знаками и на выходе мы получим совсем не то что ожидали

не так давно я написал свой бенчмарк для OpenCV и, например, вот некоторые результаты (полную табличку потом покажу

)
время на функцию в ms
Intel Atom 330 1.60GHz / Linux 2.6.38-8-generic (Ubuntu 11.04) / OpenCV 2.3.1
cvConvertImage 1.274840
cvCanny 6.795469
cvSobel 0.908334
cvLaplace 2.981850
cvIntegral 1.536407
cvExtractSURF 697.280029
ARMv7 (DM3730 - BeagleBoard xM) / Linux 3.0.4-x3 / OpenCV Version: 2.3.2
cvConvertImage 4.697266
cvCanny 15.791321
cvSobel 3.955688
cvLaplace 87.927551
cvIntegral 4.158936
cvExtractSURF 3947.886719
они, разумеется, не репрезентативны, но некоторое представление вполне дают.
ЗЫ картинка 320х240