图像处理要学什么 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。
利用爬虫技术做图像识别的准确率能有多高？
爬虫技术往往需要图像识别，但图像识别是另一个技术范畴，两者不应混淆。那么，如何进行图像识别呢？
传统的图像识别，往往需要对图像进行去噪、二值化、滤波、图像变换、图像分割等技术处理，然后根据处理后的图像与库进行比较，来识别图像。这里我们必须介绍opencv，最强大的图像处理。这种方法的识别率很难说。可能很高，也可能很低。
现在，由于人工智能的快速发展，不需要复杂的图像处理，只需要使用大量的图像来训练神经网络模型。经过训练，我们可以得到高精度的识别。识别率的高低取决于训练效果。最高识别率已超过人类，准确率超过99%。需要注意的是，培训往往需要大量的数据，1万通常是不够的。
事实上，爬虫中的图像识别往往是一个验证码。验证码可以通过第三方接口识别。就这么说吧。最低价是0.001。
用什么摄像头做图像识别？
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1. 通过形态学处理，摄像机可以很容易地识别和判断图像中的物体。如果不能，它将匹配模板。如果不能，则学习机器学习，如SVM、BP等。
2. 识别图像中的轮廓，例如使用opencv函数findcontours，drawcontours；颜色，例如使用opencv inrange函数
3。您可以使用opencv的cvfinddominiant points来查找关键点，也可以使用sift来查找关键点，即sift特征点是赋值的，其中包含位置、比例和方向的信息。进行下一步机器人操作
采集缺陷图像，继续对这些图像进行深入学习，提取特征信息，然后进行滤波。
用opencv做图像识别。检测金属表面的缺陷？
1. 首先将图像转换为灰度图像
2。用Hough变换求银行卡的边缘线，或用轮廓提取法求银行卡的四边形
3。根据边缘线或四边形的角度，将图像旋转到正方向
4。通过将银行卡的图像大小缩放到固定大小来识别银行卡的号码区，然后使用固定位置调用OCR，设置OCR白名单0123456789，最后进行字符识别。如果银行卡号不清晰，会影响识别精度，可以提前对图像进行去噪，或者在拍摄图像时保证光线良好
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