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。

用opencv調(diào)用攝像頭如何實現(xiàn)物體追蹤與測速？

如何使用opencv實現(xiàn)圖像匹配？

OpenCV中已經(jīng)實現(xiàn)了一些匹配的庫。通常先找到特征點，然后進行匹配。一般有Harris（opencv中的函數(shù)：corner Harris）、fast（opencv中的函數(shù)：fast feature detector）等方法來尋找特征點，surf和sift是主要的匹配方法。您可以參考o(jì)pencv用戶手冊來學(xué)習(xí)如何調(diào)用。同時，opencv也有一些例子可供參考。