Haar 特征分类器或卷积神经网络（CNN），对处理后的图像进行检测，以找到包含限速标志的图像区域

是的，Haar 特征分类器和卷积神经网络（CNN）都可以用于图像检测，以找到包含限速标志的图像区域。Haar 特征分类器是基于机器学习算法的一种图像分类方法，它可以通过训练识别各种图像特征。而卷积神经网络是一种深度学习算法，在图像处理中具有很好的特征提取和分类能力。在实际应用中，两种方法可以根据具体的场景和需求选择使用。

相关问题

快速从图片中取出含有限速标志的图片区域

要快速从图片中取出含有限速标志的图片区域，可以使用计算机视觉技术。以下是一些可能有用的步骤：

1. 使用图像分割算法，例如基于阈值的二值化方法或基于边缘检测的 Canny 算法，将图像转换为黑白二值图像。

2. 使用形态学操作，例如膨胀和腐蚀，对二值图像进行处理，以便更好地分离出限速标志。

3. 使用目标检测算法，例如 Haar 特征分类器或卷积神经网络（CNN），对处理后的图像进行检测，以找到包含限速标志的图像区域。

4. 对检测到的图像区域进行后续处理，例如裁剪、旋转或调整大小，以便在需要的应用程序中使用。

需要注意的是，这些步骤可能需要根据具体的应用场景进行微调和优化。