opencv怎么對彩色圖像腐蝕？一般來說，你可以嘗試以下方法：首先，對原始圖像進行高斯模糊，對邊緣圖像進行灰度和Canny的監(jiān)控，對邊緣圖像進行開閉、腐蝕和膨脹等功能。嘗試將這些不規(guī)則的小區(qū)域整合到背

opencv怎么對彩色圖像腐蝕？

一般來說，你可以嘗試以下方法：首先，對原始圖像進行高斯模糊，對邊緣圖像進行灰度和Canny的監(jiān)控，對邊緣圖像進行開閉、腐蝕和膨脹等功能。嘗試將這些不規(guī)則的小區(qū)域整合到背景中。R將上述結(jié)果作為掩模圖，對原圖進行運算，得到所有封閉區(qū)域。R在此基礎(chǔ)上識別矩形和顏色。R的核心思想是盡量壓縮不規(guī)則區(qū)域的范圍，并用一些運算盡可能地消除這些區(qū)域，從而減少干擾。R就是這樣。 .

擴展是內(nèi)核區(qū)域像素的最大值，而腐蝕是內(nèi)核區(qū)域像素的最小值。

opencv膨脹腐蝕起什么作用？

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。

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？

我們只知道支持向量機的一些核心函數(shù)。歡迎交流，SVM本身就是一個線性分類器。使用核函數(shù)后，相當(dāng)于將原始數(shù)據(jù)映射到高維空間（在相對低維空間中難以分類的樣本映射到高維空間后，可以用線性分類器進行分離）。

據(jù)我所知，支持向量機使用的核函數(shù)是將支持向量機中內(nèi)積（x*z）的測量方法替換為K（x，z），從而達到映射的目的。