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習這些算法嗎？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習這些算法嗎？

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。

python語言如何對圖片進行剪切？

PIL（Python圖像庫）是Python的第三方圖像處理庫。PIL有非常強大的函數(shù)，但是API非常簡單易用。PIL以其強大的功能和龐大的用戶群，幾乎被視為Python的官方圖像處理庫。在python3中，PIL被移植到pilow庫中，pilow庫被稱為PIL的友好fork。

我們可以使用它圖像.crop函數(shù)可裁剪任意大小的圖像。

我們以下面的圖片為例。！如下所示，我們將圖像設(shè)置為450×450正方形，并用白色填充空白。身份證號碼的位置是固定的，如果它被剪掉，后處理九份：下圖是]固定的。如果不改變原始圖像的一般樣式，只需設(shè)置一個大致的坐標并取矩形區(qū)域，則不能將其單獨剪切出來，直接將區(qū)域設(shè)置為ROI再進行處理。

使用opencv，對一個已經(jīng)二值化的身份證圖像，怎么樣將身份證號碼所在的圖像切割出來？

我想：1。二值化，盡量突出目標的所有軀干和羽流，分割背景。對每一行二值化圖像進行處理（因為樹干的寬度遠大于羽流的寬度，所以可以反映在每一行的像素上），計算出所有不為0的寬度間隔；3。設(shè)置一個閾值來區(qū)分哪個區(qū)間屬于目標主干的范圍，從而根據(jù)得到的區(qū)間得到所有的圖像，通過對原始圖的分割得到主圖和分支特征圖。