OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了，那我們還有必要去學(xué)習(xí)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(jìn)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(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫成函數(shù)了，那我們還有必要去學(xué)習(xí)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(jìn)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(gè)機(jī)械師，你必須理解。如果你是一個(gè)汽車制造商的工程師，你必須對(duì)它非常了解。簡(jiǎn)言之，這取決于具體的需要。

opencv檢測(cè)缺陷用哪些算法？

根據(jù)不同的需要，應(yīng)進(jìn)行不同的處理

1孔的像素顏色和周圍絕對(duì)不同。建議采用閾值分割和輪廓檢測(cè)

2倍一定會(huì)有梯度變化。本文提出了一種新的邊緣檢測(cè)和梯度信息的計(jì)算方法，它與前面的問題相似，但也不同，opencv中有許多角點(diǎn)檢測(cè)算法，如surf-fast-orb等，目前輪廓匹配也在研究中。輪廓匹配的前提是提取輪廓上的特征點(diǎn)并計(jì)算特征信息，然后根據(jù)特征信息進(jìn)行匹配。提取特征點(diǎn)的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中實(shí)現(xiàn)的。然后采用魯棒匹配算法進(jìn)行匹配。目前，我正在讀一篇論文“基于曲率特征的輪廓匹配算法”。匹配算法相對(duì)簡(jiǎn)單。第一步是通過多邊形逼近輪廓提取輪廓上的有效點(diǎn)；第二步是計(jì)算輪廓上有效點(diǎn)的曲率；第三步是比較兩個(gè)輪廓曲率集的Hausdorff距離。本文采用一種簡(jiǎn)化的方法計(jì)算Hausdorff距離法。

如何利用OPENCV的matchShapes進(jìn)行輪廓匹配？

1. 打開百度，https://www.xunjiepdf.com/ocr下載快速OCR字符識(shí)別工具；

2。打開下載安裝的軟件，點(diǎn)擊軟件上方的“圖像部分識(shí)別”功能；

3。然后單擊“選擇文件”將要識(shí)別的文件添加到頁面中；

4單擊文件底部的選擇按鈕創(chuàng)建需要識(shí)別的區(qū)域，然后松開手自動(dòng)識(shí)別；

5。識(shí)別的圖片和文本將顯示在軟件的右上角；

6。單擊“保存TXT文檔”