问题描述：传统图像处理算法的缺点是什么？

问题解答：

传统图像处理方法是基于一组参数，这些参数是在特定条件下对获取到的图像进行手动调整的。这些条件的任何变化，例如照明，都可能影响这些方法的可检测效果。

如前所述，它高度依赖于一组参数，如选定的特征和预定义的阈值，这些参数是在特定条件下对获取的图像进行手动调整的。这些条件的任何改变都可能影响这些方法的可探测性。

基于cnn的方法将具有自动学习和提取检测图像数据集中有意义的特征的优点，同时在同一网络中执行分类任务。最后，根据分类方法的不同，对一张图像进行预测的时间在0.87 ~ 8.73 s之间。这个检验时间在生产线上是可以接受的

1. 对环境变化敏感： 由于参数是手动设置的，因此对于不同环境条件下的图像，这些参数可能不再适用，导致算法的性能下降。

2. 需人工干预： 调整参数通常需要人工干预，这可能会耗费时间且需要专业知识。在不同的应用场景或数据集上，需要重新调整参数。

3. 缺乏泛化性： 这些方法的性能很大程度上取决于手动设置的参数，而不是从数据中学习特征。这使得这些方法在新的数据集或应用场景上缺乏泛化性。

随着深度学习的发展，神经网络可以学习从数据中提取特征，从而减少对手动调整参数的依赖性。深度学习模型可以更好地适应不同的光照条件、角度、噪声等变化，提高图像处理的鲁棒性和泛化性。因此，深度学习已经在图像处理领域取得了显著的成就。