opencv矩形轮廓检测 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和梯度信息的计算方法，它与前面的问题相似，但也不同，opencv中有许多角点检测算法，如surf-fast-orb等，目前轮廓匹配也在研究中。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。
如何利用OPENCV的matchShapes进行轮廓匹配？
1. 打开百度，https://www.xunjiepdf.com/ocr下载快速OCR字符识别工具；
2。打开下载安装的软件，点击软件上方的“图像部分识别”功能；
3。然后单击“选择文件”将要识别的文件添加到页面中；
4单击文件底部的选择按钮创建需要识别的区域，然后松开手自动识别；
5。识别的图片和文本将显示在软件的右上角；
6。单击“保存TXT文档”
opencv矩形轮廓检测 opencv检测图像中的矩形 opencv检测图中矩形框
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