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。

opencv檢測缺陷用哪些算法？

根據(jù)不同的需要，應(yīng)進行不同的處理

1孔的像素顏色和周圍絕對不同。建議采用閾值分割和輪廓檢測

2倍一定會有梯度變化。本文提出了一種新的邊緣檢測和梯度信息的計算方法，它與前面的問題相似，但也不同，opencv中有許多角點檢測算法，如surf-fast-orb等，目前輪廓匹配也在研究中。輪廓匹配的前提是提取輪廓上的特征點并計算特征信息，然后根據(jù)特征信息進行匹配。提取特征點的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中實現(xiàn)的。然后采用魯棒匹配算法進行匹配。目前，我正在讀一篇論文“基于曲率特征的輪廓匹配算法”。匹配算法相對簡單。第一步是通過多邊形逼近輪廓提取輪廓上的有效點；第二步是計算輪廓上有效點的曲率；第三步是比較兩個輪廓曲率集的Hausdorff距離。本文采用一種簡化的方法計算Hausdorff距離法。

如何利用OPENCV的matchShapes進行輪廓匹配？

1. 打開百度，https://www.xunjiepdf.com/ocr下載快速OCR字符識別工具；

2。打開下載安裝的軟件，點擊軟件上方的“圖像部分識別”功能；

3。然后單擊“選擇文件”將要識別的文件添加到頁面中；

4單擊文件底部的選擇按鈕創(chuàng)建需要識別的區(qū)域，然后松開手自動識別；

5。識別的圖片和文本將顯示在軟件的右上角；

6。單擊“保存TXT文檔”