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，你必須對它非常了解。簡言之，這取決于具體的需要。

如何用opencv做銀行卡號碼識(shí)別？

1. 找到銀行卡的輪廓

2。投影校正

3。通過GitHub找到數(shù)字區(qū)域

4。識(shí)別

建議您使用云麥銀行卡識(shí)別SDK進(jìn)行訪問，方便簡單

基本上需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別。通過模式識(shí)別，可以找到圖像中指定目標(biāo)的位置和數(shù)目。但這也取決于認(rèn)識(shí)到什么。目前，人臉檢測是非常好的。利用機(jī)器學(xué)習(xí)需要建立一套針對特定對象的識(shí)別方法，然后訓(xùn)練分類器。深度學(xué)習(xí)需要大量正反兩方面的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。

想用opencv識(shí)別圖像中特定物體的個(gè)數(shù)，怎么做到？

根據(jù)具體情況判斷難度。就像兩顆豌豆固定對象的形狀和大小一樣，直接的模板匹配也可以完成。如果存在變形或尺寸差異，則使用訓(xùn)練后的目標(biāo)識(shí)別算法。