opencv图像轮廓提取 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。
请求帮助，实现，背景差减法，、帧间差分法、光流法，的算法，C 或者matlab都行，现成的源码都行？
建议使用opencv库
环境来构建：http://jingyan.baidu.com/album/2a138328497ce6074b134f64.html
矩阵运算：http://blog.sina.com.cn/s/blogafe2af380101型bqhz.html文件
代码：
absdiff（frame，prveframe，differframe）//获取差分帧，differframe=frame prveframe
opencv4.0（官方版）主要有以下功能。
支持C 11
放弃旧的C接口
核心模块中的数据结构存储在JSON中，其他文件由C重写
添加g-api模块，这与图形处理有关
DNN模块用openvino更新
DNN模块现在包含实验Vulkan后端，并支持onnx格式的网络
实现了Kinect融合算法，并针对CPU和GPU（OpenCL）进行了优化
在objdetect模块中添加了QR码检测器和解码器
从OpenCV开发了高质量的dis-dense光流算法，Contrib被传输到视频模块
我付出更多注意c11和DNN模块的支持。c11的全面支持使得OpenCV的使用更加友好，提高了编码效率和安全性。DNN模块符合深度学习的趋势，这是必然的，估计它将是后续版本更新的关键模块。但遗憾的是，DNN模块对GPU的支持还比较落后。目前只支持OpenCL加速的Intel显示。这远远不足以运行一个庞大而复杂的深度网络模型，我希望后续的努力能够弥补这一点。
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