图像配准和图像融合 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如何进行二值图像的分水岭算法？
我没用。
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。目前比较便宜的传感器价格在10元左右
C/C是一种比较低级的语言，它可以很好地控制CPU/内存等计算机资源，特别是硬件。算法计算是最精细的，所以使用它们是很自然的。
但它们的优点也是缺点。精细的操作自然需要精细的编程，精细的编程自然需要复杂的语言设置，比如什么是指针，什么是指针函数，什么是函数指针当你理解了这些概念，你可能就没有编写代码的冲动了。更重要的是，如果你想编写高性能的代码，你必须精通这些概念
Python的一个非常重要的特性就是所谓的“粘合语言”，也就是说它可以将用不同语言编写的代码模块组合起来，然后通过Python调用它们。实际上，大多数算法库都是用C/C语言编写的，然后提供Python接口供用户使用。毕竟，大多数人只需要知道如何调用封装的算法。但是如果你想实现你自己的算法，你必须知道C/C
例如，Python就像一个电视遥控器，C/C就像遥控器中的电路板。通常，如果你想换台，只需按一下按钮。但有一天你只需要一个将屏幕旋转90度的功能，遥控器没有这个功能，但可以通过卸下遥控板，插入几个组件来实现。你是做什么的？
为什么有些算法岗位，需要用C 而不是python？
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