物体识别算法 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。

图像识别算法都有哪些？

图像识别算法：

1人脸识别（特征脸，Fisher人脸算法），人脸检测（J-V算法，mtcnn）

2车牌识别，车型识别（CNN）

3字符识别（CNN）].]。。。

…

无论什么识别算法：其实质是图像（多维矩阵）的分类或拟合算法。

那么如何设计一个函数来输入不同的矩阵，得到相应的分类结果和拟合结果呢？

一般方案是先对图像进行预处理（边缘检测、滤波、二值化、图像缩放、归一化等）

B提取特征。（进一步降低预处理图像的数据维数，如LBP特征、hog特征等）

C使用机器学习方法进行分类或拟合（SVM、BP、logistic回归等）

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