opencv书籍推荐 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大部分算法使用了GPU吗？
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，较便宜的传感器约10元
目前，轮廓匹配的研究也在进行中。轮廓匹配的前提是提取轮廓上的特征点并计算特征信息，然后根据特征信息进行匹配。提取特征点的算法很多，如sift和surf等，都是在OpenCV中实现的。然后采用鲁棒匹配算法进行匹配。目前，我正在读一篇论文“基于曲率特征的轮廓匹配算法”。匹配算法相对简单。第一步是通过多边形逼近轮廓提取轮廓上的有效点；第二步是计算轮廓上有效点的曲率；第三步是比较两个轮廓曲率集的Hausdorff距离。本文采用一种简化的方法计算Hausdorff距离法。
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