目标跟踪算法 OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？
OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？
这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。
opencv检测缺陷用哪些算法？
根据不同的需要，应进行不同的处理
1孔的像素颜色和周围绝对不同。建议采用阈值分割和轮廓检测
2倍一定会有梯度变化。本文提出了一种新的边缘检测算法和梯度信息的计算方法
如何利用opencv完成手势识别算法？
opencv是一种图像识别算法。底层是通过图像像素的采集和计算。从理论上讲，我们可以通过获取图像轨迹上特定特征像素的运动数据来判断手势的上、下、左、右运动。从而完成相关的逻辑开发。但如果你只是刚刚开始，很难估计。您可以直接购买一个手势识别传感器，并通过手势识别传感器的API在应用层直接获取和使用。目前，便宜的传感器要10元左右
这是一本很好的入门教材。建议阅读。但最好是有一定的图像处理基础，至少阅读冈萨雷斯的《数字图像处理》一书。与《OpenCV基金会》一书相比，本书更多地介绍了OpenCV的新特点，特别是直方图匹配部分，这对于跟踪算法的入门学习是非常重要的。
怎么快速入门opencv?推荐几本很好的教材？
还没看过这个源代码，猜猜看
这里应该只有距离的部分，而不是旋转的部分。只有找到中心点的位置，所以最后画出来的盒子应该没有角度倾斜。
2我不知道
3
opencv中的SIFT surf非常慢，不能是实时的。SIFT特征点提取速度太慢，除非对算法部分进行修改，否则默认128个浮点的描述会导致匹配速度慢。如果是跟踪，OpenCV或模板匹配的KLT光流可以快得多（20毫秒以内）。
最后一个参数findhomography可以更改为RANSAC或PROSAC的实现版本。比LMED快很多倍。
怎样使用opencv中的sift和surf函数来检测特征点和描述特征点？
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