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(shuō)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(shuō)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。

利用爬蟲(chóng)技術(shù)做圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率能有多高？

爬蟲(chóng)技術(shù)往往需要圖像識(shí)別，但圖像識(shí)別是另一個(gè)技術(shù)范疇，兩者不應(yīng)混淆。那么，如何進(jìn)行圖像識(shí)別呢？

傳統(tǒng)的圖像識(shí)別，往往需要對(duì)圖像進(jìn)行去噪、二值化、濾波、圖像變換、圖像分割等技術(shù)處理，然后根據(jù)處理后的圖像與庫(kù)進(jìn)行比較，來(lái)識(shí)別圖像。這里我們必須介紹opencv，最強(qiáng)大的圖像處理。這種方法的識(shí)別率很難說(shuō)。可能很高，也可能很低。

現(xiàn)在，由于人工智能的快速發(fā)展，不需要復(fù)雜的圖像處理，只需要使用大量的圖像來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練，我們可以得到高精度的識(shí)別。識(shí)別率的高低取決于訓(xùn)練效果。最高識(shí)別率已超過(guò)人類，準(zhǔn)確率超過(guò)99%。需要注意的是，培訓(xùn)往往需要大量的數(shù)據(jù)，1萬(wàn)通常是不夠的。

事實(shí)上，爬蟲(chóng)中的圖像識(shí)別往往是一個(gè)驗(yàn)證碼。驗(yàn)證碼可以通過(guò)第三方接口識(shí)別。就這么說(shuō)吧。最低價(jià)是0.001。