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。

OpenCV可以做漢字識別的東西嗎？

Opencv是一個圖像處理庫，其中包含各種圖像處理方法，如圖像平滑、分割等。漢字識別必須使用模式識別技術。使用opencv非常困難，而且效果也不好

爬蟲技術往往需要圖像識別，但是圖像識別是另一個技術范疇，所以二者不能混淆。那么，如何進行圖像識別呢？

傳統(tǒng)的圖像識別，往往需要對圖像進行去噪、二值化、濾波、圖像變換、圖像分割等技術處理，然后根據處理后的圖像與庫進行比較，來識別圖像。這里我們必須介紹opencv，最強大的圖像處理。這種方法的識別率很難說?？赡芎芨撸部赡芎艿?。

現在，由于人工智能的快速發(fā)展，不需要復雜的圖像處理，只需要使用大量的圖像來訓練神經網絡模型。經過訓練，我們可以得到高精度的識別。識別率的高低取決于訓練效果。最高識別率已超過人類，準確率超過99%。需要注意的是，培訓往往需要大量的數據，1萬通常是不夠的。

事實上，爬蟲中的圖像識別往往是一個驗證碼。驗證碼可以通過第三方接口識別。就這么說吧。最低價是0.001。