二维码识别 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。
二维码识别算法？
首先对图像进行灰度处理
然后对图像进行二值化处理
然后对Y和X方向进行形态学开运算
对连通区域进行标记，找到QR码的三个特征区域，即定位图案。
通过定位图案可以找到二维码所在的区域。否则，将返回一个空矩形。否则，返回一个rect，它表示在图像中找到QR码的区域。
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大概是10元左右
根据不同的需要进行不同的处理
1孔绝对是不同的像素颜色和周围。建议采用阈值分割和轮廓检测
2皱纹一定会有梯度变化。建议检测边缘并计算皱纹的梯度信息
3划痕与前面的问题相似，但也有区别，应该是梯度的方向和强度（一个是凹的，另一个是凸的）
4如果斑点只是星星，在图像中有很多角点检测算法opencv，如surf fast orb
二维码识别 基于opencv的毕设 树莓派opencv二维码
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
