今天给各位分享opencv图像识别思路的知识，其中也会对opencv图像识别程序进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
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OPENCV图像识别-求思路
1、才开始练习写作，经验和文笔都是比较差的，在这里再次梳理一下从采集样本到图像识别结果的全部过程。识别扑克牌：识别字符和和花 ，这里没有考虑大小王。
2、程序实现思路如下：利用级联分类器检测出人脸区域，再在人脸区域中检测出眼睛的区域，检测出眼睛的区域之后，用跟踪算法咔嚓眼睛降低运算量，避免每一帧都去检测眼睛。
3、Kirsch边缘检测是一种经典的边缘检测算法，它通过8个方向的核对图像进行分析，每个像素点的结果是这八个方向中响应强度最大的值，从而突出图像中的边缘特征。这种检测方式利用了每个方向上特定的核模板，每种模板都有其独特的作用，帮助我们识别图像中的边缘变化。
4、当前图像识别领域有两类主要的图像识别手段；单步法和基于候选区识别。单步法比如yolo算法，他直接把未知图片传入到神经网络，不用查找候选区就可以识别目标物体。基于候选区方法则多一个过程，第一首先找到可能存在某个物体的候选区，第二步把这些候选区和已知的样本比对，如果匹配达到一定的程度就认为识别到某个物体。
用opencv做图像识别。检测金属表面的缺陷。
分类缺陷：使用分类器对铅笔缺陷进行分类。可以使用机器学习技术训练分类器，或者使用已经训练好的分类器，如Haar级联分类器或卷积神经网络（CNN）。标记缺陷：对被分类为缺陷的轮廓进行标记，可以使用OpenCV中的cvrectangle()函数绘制矩形框或者使用cvdrawContours()函数绘制轮廓。
opencv里面是没有那种算法的，它只是提供一些常用的计算函数。
Kirsch边缘检测是一种经典的边缘检测算法，它通过8个方向的核对图像进行分析，每个像素点的结果是这八个方向中响应强度最大的值，从而突出图像中的边缘特征。这种检测方式利用了每个方向上特定的核模板，每种模板都有其独特的作用，帮助我们识别图像中的边缘变化。
对图片进行分层，从R，G，B中取最清晰的一层。对1中取得的图层取轮廓。去掉最大的轮廓（外层的 轮廓），剩下的就是黑点的轮廓了。如果图片中有较多噪点，那么中步骤1和2之间，加入高斯模糊处理，会减少噪点的干扰。
或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应用。但，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如googlestreetview）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术。
opencv的人脸识别基于什么特征
opencv用adaboost检测人脸，是基于haar特征的。要检测人眼可以自己训练自己的分类器，检测别的同样道理可以自己训练。
人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别。
基于几何特征的人脸的人脸识别可能是最直观的方法来识别人脸。第一个自动人脸识别系统在[Kanade73]中又描述：标记点(眼睛、耳朵、鼻子等的位置)用来构造一个特征向量(点与点之间的距离、角度等)。通过计算测试和训练图像的特征向量的欧氏距离来进行识别。
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。 人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。目前，随着科技的创新，社会速度的发展，我们生活在全球信息化，经济全球化的发展时代，所以越来越多的高科技也就随之产生了。
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