OpenCV已經將圖像處理(識別)的算法寫成函數了，那我們還有必要去學習這些算法嗎？這取決于你的目的。比如說現(xiàn)在的車這么先進好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需

OpenCV已經將圖像處理(識別)的算法寫成函數了，那我們還有必要去學習這些算法嗎？

這取決于你的目的。比如說現(xiàn)在的車這么先進好用，你還需要了解變速箱的原理嗎？這取決于你的目的。如果只是普通駕駛，你不需要知道。如果你是一個機械師，你必須理解。如果你是一個汽車制造商的工程師，你必須對它非常了解。簡言之，這取決于具體的需要。

用opencv將圖像中檢測到的矩形摳出來，在另一個窗口顯示？

如果這是一個正方形矩形，即沒有偏轉角，只需找到左上角的坐標以及長度和寬度，然后設置一個遮罩并復制它。但是這個點的坐標和長寬不容易確定。對于你的圖表，我會給你一個方法。你可以試試。我以前遇到過一些項目，我相信它會奏效的。使用輪廓檢測，然后通過線循環(huán)找到所有內輪廓中最大的內輪廓，得到最大的輪廓，然后像原始圖像一樣設置一個完整的0圖像，在完整的0圖像上繪制找到輪廓的內填充域，并將完成的作為蒙版。最后，使用copy函數來復制mask中的一個。這個方法有點笨拙，但很實用。你可以試試。去年我也遇到過類似的情況，幾個師兄一起商量。最后，實現(xiàn)了opencv程序。如果有更好的溝通方式~~希望你能幫忙。

opencv如何檢測出圖像中的紅色部分？

將RGB空間中的像素變換為HSV空間，然后對θ值屬于紅色范圍的點進行聚類。

想用opencv識別圖像中特定物體的個數，怎么做到？

根據具體情況判斷難度。就像兩顆豌豆固定對象的形狀和大小一樣，直接的模板匹配也可以完成。如果存在變形或尺寸差異，則使用訓練后的目標識別算法。

想用opencv識別圖像中特定物體的個數，怎么做到？

基本上，需要使用機器學習或深度學習來實現(xiàn)模式識別。通過模式識別，可以找到圖像中指定目標的位置和數目。但這也取決于認識到什么。目前，人臉檢測是非常好的。利用機器學習需要建立一套針對特定對象的識別方法，然后訓練分類器。深度學習需要大量正反兩方面的數據來訓練模型。