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。

基于OpenCV的機器人視覺圖像識別方面的問題？

只要使用圖像處理，opencv就不會出錯。你可以把Opencv理解為一套工程代碼，其中一些常用函數(shù)都是為你寫的，什么灰色二進制直尺，只要一個函數(shù)不需要自己寫長代碼。所以關(guān)鍵是學(xué)習(xí)圖像處理的方法，然后用OpenCV進行測試和比較。根據(jù)你要識別的圖像，建議使用顏色直方圖匹配，最簡單。

如何學(xué)習(xí)python圖像識別？

Python圖像識別，圖像處理主要叫opencv，可以先學(xué)習(xí)opencv，然后在Python下找到相應(yīng)的opencv模塊，就可以使用了。

Opencv圖像識別主要需要掌握以下幾個方面：

1。圖像和視頻讀取

2。OpenCV調(diào)用camera的方法

3。OpenCV的幾種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如mat等

4。利用OpenCV進行圖像邊緣提取、canny、圖像二值化、圖像輪廓搜索、正方形、三角形、圓形、線段識別等。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等分類器。