目标

在本章中，您将学习

• 使用模板匹配在图像中查找对象
• 你将看到以下功能：cv.matchTemplate()，cv.minMaxLoc()

理论

?? 本文主要介绍特征点检测和特征描述子匹配，同时利用描述子匹配进行对已知对象的定位，具体的内容可以参考下文~

目录

• ORB FAST特征关键点检测
• SIFT 特征关键点检测
• 特征描述子匹配
• 基于描述子匹配的已知对象定位

ORB FAST特征关键点检测

上一节我们学习了利用 OCR 技术对图形验证码进行识别的方法，但随着互联网技术的发展，各种新型验证码层出不穷，最具有代表性的便是滑动验证码了。

本节我们首先介绍下滑动验证码的验证流程，然后介绍一个简易的利用图像处理技术来识别滑动验证码缺口的方法。

1. 滑动验证码

说起滑动验证码，比较有代表性的服务商有极验、网易易盾等，验证码效果如图所示：

在许多应用中，我们需要知道头部相对于相机是如何倾斜的。例如，在虚拟现实应用程序中，人们可以使用头部的姿势来呈现场景的正确视图。在驾驶员辅助系统中，一个摄像头可以用头部姿态估计来判断司机是否注意到了道路。当然，我们可以使用基于头部姿势的手势来控制一个没有手的应用程序/游戏。显然，头部姿势估计在生活中是很有用的。

前言

本文将向大家介绍如何使用OpenCV库进行坑洼检测。

为什么要检测坑洼？

坑洼是道路的结构性指标，事先发现坑洼地可以延长高速公路的使用寿命，防止事故的发生，同时降低死亡率。

一种可行的解决方案是构建自动坑洞检测系统，该系统可通过云服务发送实时信息以提醒管理结构，来杜绝每天人工检查所产生的不必要花费。

直方图

如何使用OpenCV和Numpy函数查找直方图，如何使用OpenCV和Matplotlib函数绘制直方图

【新智元导读】

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了许多常用的图像处理和计算机视觉算法。以下是一些常见的算法和简要的解释：

1. 图像处理算法：

- 图像滤波：包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，用于平滑图像或去除噪声。

- 边缘检测：包括Sobel、Canny等算法，用于检测图像中的边缘。

- 图像变换：包括傅里叶变换、霍夫变换等，用于频域分析和检测图像中的直线或圆。