opencv如何檢測(cè)特定形狀的物體？您的想法是將現(xiàn)有圖像的特征點(diǎn)與樣本圖像進(jìn)行匹配，然后判斷鉤子上的特征點(diǎn)是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒(méi)有鉤子的圖像。在我看來(lái)，你沒(méi)有刪除

opencv如何檢測(cè)特定形狀的物體？

您的想法是將現(xiàn)有圖像的特征點(diǎn)與樣本圖像進(jìn)行匹配，然后判斷鉤子上的特征點(diǎn)是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒(méi)有鉤子的圖像。在我看來(lái)，你沒(méi)有刪除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)可能是錯(cuò)誤的。您應(yīng)該刪除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)并再次分析它們。

如何利用OPENCV的matchShapes進(jìn)行輪廓匹配？

目前，輪廓匹配的研究也在進(jìn)行中。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(guò)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。

基于OpenCV的機(jī)器人視覺(jué)圖像識(shí)別方面的問(wèn)題？

只要使用圖像處理，opencv就不會(huì)出錯(cuò)。你可以把Opencv理解為一套工程代碼，其中一些常用函數(shù)都是為你寫的，什么灰色二進(jìn)制直尺，只要一個(gè)函數(shù)不需要自己寫長(zhǎng)代碼。所以關(guān)鍵是學(xué)習(xí)圖像處理的方法，然后用OpenCV進(jìn)行測(cè)試和比較。根據(jù)你要識(shí)別的圖像，建議使用顏色直方圖匹配，最簡(jiǎn)單。

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。