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。

opencv如何將兩幅圖片拼接？

已經(jīng)有一種使用攝像機校準(zhǔn)的縫合方法，這是可行的。本文給出了另一種基于圖像處理的拼接方法。首先，利用特征點匹配的方法提取兩幅圖像的特征點。Sift用于良好的魯棒性，surf和orb用于快速。然后使用RANSAC來消除不匹配。然后，根據(jù)匹配點計算單應(yīng)矩陣，即映射矩陣，并對兩幅圖像進(jìn)行插值拼接。所有這些步驟都可以在opencv函數(shù)中找到，可以看到本文的“基于特征點的自動無縫圖像拼接方法”，下面是效果示例拼接結(jié)果

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