基于opencv的车牌识别系统 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。

有c 基础的初学者想要一个月内用基于c 的opencv实现从底层写起车牌识别可能吗？

有些是困难的，但也有可能。难点不在代码上，因为每个部分都有现成的解决方案、模型和源代码，但是组装它们可能还需要训练神经网络本身，这就需要对所选的C框架和机器学习有一定的了解。例如，opencv或Dlib可以用于视频捕获和代码框架，yolo2可以用于实时车辆和车牌检测，Tesseract可以用于车牌识别

如果摄像机不移动，背景和车辆之间的差异很明显，编写一个简单的车辆识别算法应该不难识别出摄像机捕捉到的每一帧视频，并在图像矩阵中判断出车头的坐标。每帧的时间间隔是固定的，所以我们可以计算车速

这是我个人的想法。如果有什么问题，我们可以互相沟通

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