opencv如何檢測(cè)特定形狀的物體？您的想法是將現(xiàn)有圖像的特征點(diǎn)與樣本圖像進(jìn)行匹配，然后判斷鉤子上的特征點(diǎn)是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒有鉤子的圖像。在我看來(lái)，你沒有刪除

opencv如何檢測(cè)特定形狀的物體？

您的想法是將現(xiàn)有圖像的特征點(diǎn)與樣本圖像進(jìn)行匹配，然后判斷鉤子上的特征點(diǎn)是否匹配。如果是的話，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒有鉤子的圖像。在我看來(lái)，你沒有刪除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)可能是錯(cuò)誤的。您應(yīng)該刪除錯(cuò)誤的匹配點(diǎn)并再次分析它們。

opencv形狀識(shí)別加顏色識(shí)別？

總體思路如下，可以改進(jìn)：

1?；贖ough變換的圓檢測(cè)

2。對(duì)檢測(cè)到的每個(gè)圓的顏色進(jìn)行直方圖分析，取概率最大的顏色作為該圓的顏色信息

3。將檢測(cè)到的所有圓的顏色與參考對(duì)象（球）的顏色信息進(jìn)行比較，取最近的一個(gè)進(jìn)行跟蹤

這取決于你的目的。比如說(shuō)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(duì)它非常了解。簡(jiǎn)言之，這取決于具體的需要。

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？

根據(jù)具體情況判斷難度。就像兩顆豌豆固定對(duì)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。

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

是的，首先對(duì)要識(shí)別的蔬菜水果進(jìn)行特征提取、顏色、大小、形狀等，并設(shè)計(jì)分類器。根據(jù)圖像的特點(diǎn)進(jìn)行分類。但沒有樣本可以鑒定。