opencv图像分割算法 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。

如何利用ROS学习OpenCV？

Opencv只是一个库。它既不是一种软件，也不是一种编程语言，因此我认为根据教程从头到尾学习可能会很枯燥，毫无意义。最好的方法是用问题来学习。首先，从最简单的地方开始，比如调用OpenCV的GUI界面来调整图像的灰度，然后使其更加复杂。可以用鼠标交互来实现PS的魔杖效果（分水岭算法）等。网上有很多现有的代码可以学习，opencv中文论坛上也有很多大牛来回答问题。仅仅学习OpenCV的人并不多。学习opencv只是为了更方便的编程，所以从某种角度来说，opencv只是一把利刃。用刀本身不是目的，用刀切菜才是目的。如果对编程语言没有要求，建议从python2.7opencv2.4x开始考虑解决问题。很高兴使用MATLAB。学习opencv是一本好书，入门后可以作为参考书参考。

为什么有些算法岗位，需要用C 而不是python？

C/C是一种相对低级的语言，它可以非常精细地控制CPU/内存和其他计算机资源，尤其是硬件。在算法运算最精细的时候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？

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。建议检测边缘并计算褶皱的梯度信息

3划痕与前面的问题类似，但也不同梯度的方向和强度应该不同（一个是凹的，另一个是凸的）

4如果斑点只是星星，opencv中有很多角点检测算法，如冲浪快速球

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