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(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。如果你是一個機(jī)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。

二維碼識別算法？

首先對圖像進(jìn)行灰度處理

然后對圖像進(jìn)行二值化處理

然后對Y和X方向進(jìn)行形態(tài)學(xué)開運(yùn)算

對連通區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，找到QR碼的三個特征區(qū)域，即定位圖案。

通過定位圖案可以找到二維碼所在的區(qū)域。否則，將返回一個空矩形。否則，返回一個rect，它表示在圖像中找到QR碼的區(qū)域。

如何利用opencv完成手勢識別算法？

Opencv是一種圖像識別算法。底層是通過圖像像素的采集和計算。從理論上講，我們可以通過獲取圖像軌跡上特定特征像素的運(yùn)動數(shù)據(jù)來判斷手勢的上、下、左、右運(yùn)動。從而完成相關(guān)的邏輯開發(fā)。但如果你只是剛剛開始，很難估計。您可以直接購買一個手勢識別傳感器，并通過手勢識別傳感器的API在應(yīng)用層直接獲取和使用。目前比較便宜的傳感器大概是10元左右

根據(jù)不同的需要進(jìn)行不同的處理

1孔絕對是不同的像素顏色和周圍。建議采用閾值分割和輪廓檢測

2皺紋一定會有梯度變化。建議檢測邊緣并計算皺紋的梯度信息

3劃痕與前面的問題相似，但也有區(qū)別，應(yīng)該是梯度的方向和強(qiáng)度（一個是凹的，另一個是凸的）

4如果斑點(diǎn)只是星星，在圖像中有很多角點(diǎn)檢測算法opencv，如surf fast orb