基于OpenCV的機(jī)器人視覺圖像識(shí)別方面的問題？只要是用到圖像處理的，用opencv不會(huì)錯(cuò)。opencv你可以理解為一套工程代碼，里面把一些常用的函數(shù)給你寫好了，什么灰度 二值 直方 邊緣 等只要一個(gè)

基于OpenCV的機(jī)器人視覺圖像識(shí)別方面的問題？

只要是用到圖像處理的，用opencv不會(huì)錯(cuò)。opencv你可以理解為一套工程代碼，里面把一些常用的函數(shù)給你寫好了，什么灰度 二值 直方 邊緣 等只要一個(gè)函數(shù)不用自己寫長(zhǎng)長(zhǎng)的代碼了。所以關(guān)鍵是學(xué)習(xí)圖像處理的方法，然后用opencv做實(shí)驗(yàn)測(cè)試比較。按照你要識(shí)別的圖，建議用色彩直方圖匹配吧，最簡(jiǎn)單。

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？

那要看你的目的是什么了。舉例，汽車現(xiàn)在那么先進(jìn)和易用了，還需要了解變速箱的原理嗎？那得看你的目的是什么了，如果只是普通的開車，不需要了解。如果是修車師傅，那得了解。如果是汽車廠家工程師，那得非常了解。簡(jiǎn)單來說，看具體需求。

利用爬蟲技術(shù)做圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率能有多高？

爬蟲技術(shù)經(jīng)常會(huì)需要圖像識(shí)別，但圖像識(shí)別是另一個(gè)技術(shù)范疇，兩者不要混為一談。 那么，怎么進(jìn)行圖像識(shí)別呢？

傳統(tǒng)的圖像識(shí)別，往往需要去噪，二值化，過濾，圖像變換，圖像分割等技術(shù)處理，然后根據(jù)處理后的圖像和圖庫比較，以識(shí)別出圖像。這里必須介紹opencv，最強(qiáng)大的圖像處理。這種辦法的識(shí)別率，就不好說了，可能很高，也可能很低。

現(xiàn)在由于人工智能的高速發(fā)展，不需要復(fù)雜的圖像處理，只需要用大量的圖像給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，訓(xùn)練完畢即可獲得高準(zhǔn)確率的識(shí)別，識(shí)別率有多高取決于訓(xùn)練的效果，頂尖的識(shí)別率已經(jīng)超越人類，99%以上的準(zhǔn)確率。注意，訓(xùn)練往往需要大量的數(shù)據(jù)，1萬張通常是不夠的。

其實(shí)爬蟲中對(duì)圖像識(shí)別往往是驗(yàn)證碼，驗(yàn)證碼完全可以通過第三方接口識(shí)別，僅僅調(diào)用一下就可以，價(jià)格最低0.001一個(gè)碼。

使用Python會(huì)降低程序員的編程能力嗎？

編程靠思想，真正編程能力強(qiáng)的人就知道，編程的核心和本質(zhì)還是算法。

不同的語言，說白了只是不同的表達(dá)方式。

所以說，語言不會(huì)決定你是不是編程就不強(qiáng)，思維才是。