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第327章 小孔成像和PNP问题（第1页）
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要想利用“人工神经网络”处理图像识别问题，需要事先收集到大量的数据。
可是仓促之间，上哪去弄数据？
倒是可以给“战神一号”拍一些“写真”，来充当训练集，反正所有的参赛机器人，外形都差不多。
这样做倒也不是不行，但时间太仓促了，数据的量级达不到要求，训练效果应该不会太好。
而且，就算拼着一夜不睡，东拼西凑出一点训练数据，也很可能来不及训练了。
训练“人工神经网络”，毕竟是一件比较消耗时间的事情。
而现在最大的问题，就是缺少时间，明天就要正式上场了的说……
何况，“人工神经网络”的优势在于通用性和准确率，在特定问题上的识别速度，还真不见得能比得上精心优化过的“笨办法”。
所以江寒仔细思考了一番之后，还是决定采用“几何形状匹配”的思路来做图像识别。
这种办法的优点是识别速度比较快，更容易获得高帧率。
编程的复杂度可能稍微高了一点，但这对江寒来说，并不是什么太大的问题。
他先新建一个.CPP文件，以及对应的.h头文件，然后创建一个新的类，用于容纳自己的图像识别算法。
接下来就可以正式编码了。
江寒一边思考，一边编写代码，靳雪雯在一边安静地看着。
两人偶尔也交流一两句，讨论一下编程思路、函数的功能之类的问题。
“江寒哥哥，这几个语句是做什么用的啊？”
“这个是图像预处理，按照自定义的阈值，将每个像素二值化……”
“那江寒哥哥，这个函数呢？我有点看不懂……”
“哦，这个叫膨胀处理，可以让图像的轮廓更加明显……”
……
二十多分钟后，江寒搞定了图像预处理的相关代码。
这部分要做的事情很简单，就是将摄像头拍到的图像，先处理成灰度图，然后二值化，只留下LED灯部分。
接下来，要在图像中遍历像素、寻找LED灯的轮廓。
这是整个算法中计算量最大的部分。
好在江寒对图片的预处理，做得相当到位，将这一步所消耗的时间，基本上压缩到了极限。
找到LED灯后，下面的事情就简单了，遍历轮廓、提取LED灯，再匹配筛选、找到机体轮廓，然后就可以锁定目标攻击了。
在做机体轮廓分析时，江寒考虑了一下，使用了模板匹配技术。
这样一来，就进一步减少了运算量，节省了时间。
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