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圖像識(shí)別 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?

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(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

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(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。

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。