opencv檢測(cè)缺陷用哪些算法？根據(jù)不同的需要，進(jìn)行不同的處理1個(gè)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。建議對(duì)褶皺進(jìn)行邊緣檢測(cè)和梯度信息的計(jì)算OpenCV已經(jīng)將圖

opencv檢測(cè)缺陷用哪些算法？

根據(jù)不同的需要，進(jìn)行不同的處理

1個(gè)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。建議對(duì)褶皺進(jìn)行邊緣檢測(cè)和梯度信息的計(jì)算

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫(xiě)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。

為什么有些算法崗位，需要用C 而不是python？

C/C是一種相對(duì)低級(jí)的語(yǔ)言，它可以非常精細(xì)地控制CPU/內(nèi)存和其他計(jì)算機(jī)資源，尤其是硬件。在算法運(yùn)算最精細(xì)的時(shí)候使用它們是很自然的。

但它們的優(yōu)點(diǎn)也是缺點(diǎn)。精細(xì)的操作自然需要精細(xì)的編程，精細(xì)的編程自然需要復(fù)雜的語(yǔ)言設(shè)置，比如什么是指針，什么是指針函數(shù)，什么是函數(shù)指針當(dāng)你理解了這些概念，你可能就沒(méi)有編寫(xiě)代碼的沖動(dòng)了。更重要的是，如果你想編寫(xiě)高性能的代碼，你必須精通這些概念

Python的一個(gè)非常重要的特性就是所謂的“粘合語(yǔ)言”，也就是說(shuō)它可以將用不同語(yǔ)言編寫(xiě)的代碼模塊組合起來(lái)，然后通過(guò)Python調(diào)用它們。實(shí)際上，大多數(shù)算法庫(kù)都是用C/C語(yǔ)言編寫(xiě)的，然后提供Python接口供用戶使用。畢竟，大多數(shù)人只需要知道如何調(diào)用封裝的算法。但是如果你想實(shí)現(xiàn)你自己的算法，你必須知道C/C

例如，Python就像一個(gè)電視遙控器，C/C就像遙控器中的電路板。通常，如果你想換臺(tái)，只需按一下按鈕。但有一天你只需要一個(gè)將屏幕旋轉(zhuǎn)90度的功能，遙控器沒(méi)有這個(gè)功能，但可以通過(guò)卸下遙控板，插入幾個(gè)組件來(lái)實(shí)現(xiàn)。你是做什么的？