opencv人工智能算法，opencv检测缺陷用哪些算法

1，opencv检测缺陷用哪些算法

根据不同的需求来进行不同的处理1 空洞这个肯定是像素颜色和周边的不同建议用阈值分割然后轮廓检测2 褶皱这个褶皱肯定会有梯度的变化建议检测边缘再计算褶皱的梯度信息3 划痕这个和上一个问题相似但是也有不同应该是梯度的方向和强度不同（一个是凹一个是凸）4 斑点如果只是点点星星的 opencv里也有很多角点检测算法比如 surf fast ORB等

opencv检测缺陷用哪些算法

2，opencv需要人工智能理论基础吗

尽管OpenCV是一个计算机视觉库，但并不需要理论基础。OpenCV主要用于图像和视频处理，包括图像的读取、显示、处理、分析和识别等。OpenCV提供了大量的函数和工具，可以帮助开发人员快速实现各种图像处理任务，而不需要深入了解的理论。然而，如果您想在OpenCV中实现更高级的图像处理任务，如目标检测、图像分割、人脸识别等，那么一些理论基础可能会对您有所帮助。例如，您可能需要了解卷积神经网络（CNN）和深度学习的基本概念，以便使用OpenCV中的深度学习模块。但是，这些知识并不是OpenCV的必需品，您可以在不了解它们的情况下使用OpenCV进行基本的图像处理任务。

opencv需要人工智能理论基础吗

3，opencv在人脸识别有什么好的算法吗

机器学习和模板识别等，opencv是集成的视觉算法库，对视觉开发是很有帮助的。人脸识别的方法有很多，但建模和学习的过程是必不可少的。

opencv在2.4.1以后的版本中开始自带人脸识别，共有三种人脸识别算法的实现，分别是pca , lda , lbph. opencv2创建方法如下:cv::ptrfacerpca,facerlda; cv::ptrfacerlbph=cv::createlbphfacerecognizer(); facerpca=cv::algorithm::create("facerecognizer.eigenfaces"); facerlda=cv::algorithm::create("facerecognizer.fisherfaces"); 在opencv3中,人脸识别的实现被移动到第三方库opencv_contrib中,而且opencv3版本的各个版本3.0.0,3.2.0,3.3.0的创建方法均不同,且都被移动到cv::face::名字空间下.

opencv在人脸识别有什么好的算法吗

4，学习OpenCV的内容简介

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。透过本书，您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著，介绍了计算机视觉，并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。计算机视觉无处不在，安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与Google Map和Google Earth紧密结合，它检查LCD屏幕上的像素，它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库，后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。透过各章提供的练习，任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下：透彻介绍OpenCV从摄像机获取输入图像的变换图像的分割和形状的匹配模式识别，包括人脸检测二维和三维场景中的跟踪监测根据立体视觉进行三维重构机器学习算法“让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用，还是复杂的视觉应用，都离不开这本入门必备参考，拿起它，开始愉快的学习之旅吧！本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。

搜一下：学习OpenCV的内容简介