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(huà)，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒(méi)有鉤子的圖像。在我看來(lái)，你沒(méi)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(huà)，它就是有鉤子的圖像，如果不是，它就是沒(méi)有鉤子的圖像。在我看來(lái)，你沒(méi)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。

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(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？

基本上，需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別。通過(guò)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(cè)是非常好的。利用機(jī)器學(xué)習(xí)需要建立一套針對(duì)特定對(duì)象的識(shí)別方法，然后訓(xùn)練分類(lèi)器。深度學(xué)習(xí)需要大量正反兩方面的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型。

OpenCV已經(jīng)將圖像處理(識(shí)別)的算法寫(xiě)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(shuō)現(xiàn)在的車(chē)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(chē)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。