OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識別)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。

如何利用opencv完成手勢識別算法？

Opencv是一種圖像識別算法。底層是通過圖像像素的采集和計算。從理論上講，我們可以通過獲取圖像軌跡上特定特征像素的運動數(shù)據(jù)來判斷手勢的上、下、左、右運動。從而完成相關(guān)的邏輯開發(fā)。但如果你只是剛剛開始，很難估計。您可以直接購買一個手勢識別傳感器，并通過手勢識別傳感器的API在應(yīng)用層直接獲取和使用。目前比較便宜的傳感器價格在10元左右

要根據(jù)具體情況來判斷難度。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(xùn)練后的目標識別算法。

想用opencv識別圖像中特定物體的個數(shù)，怎么做到？

是的。

圖像識別非常簡單。它不需要考慮效率問題。它可以通過特征匹配直接完成。opencv開源庫中有一個現(xiàn)成的。其實很簡單。它可以由十多行代碼來完成。