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

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。

opencv邊緣檢測(cè)怎么限制檢測(cè)出的邊緣的長(zhǎng)度？

建議使用輪廓檢測(cè)，輪廓，然后輪廓有有限的信息。計(jì)算長(zhǎng)度有一個(gè)固定的函數(shù)。

opencv檢測(cè)缺陷用哪些算法？

根據(jù)不同的需要，應(yīng)進(jìn)行不同的處理

1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。建議檢測(cè)邊緣并計(jì)算褶皺的梯度信息

3劃痕與前面的問題類似，但也不同梯度的方向和強(qiáng)度應(yīng)該不同（一個(gè)是凹的，另一個(gè)是凸的）

4如果斑點(diǎn)只是星星，opencv中有很多角點(diǎn)檢測(cè)算法，如沖浪快速球