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第907章 AI怎么抓图(第1页)

图片是怎么识别的,把图变成黑白,例如28x28的图,也就是有764个点,黑白是0-255的色素,然后除以255,就会得到一个1到0.0几的数,也就是说是一个28x28的1和0组成的2维矩阵,然后让他变成一维数,就是由0和1组成的764个数,然后开始抓图,例如隔一秒,就可以比对这两个数的不同,然后还原点阵,就可以拿到坐标,这样就可以把变化的方块抓出来,当然根据方块坐标抓出来的是原图的彩色小图,就会抓很多,然后有关这个人的放一起,无关的放一起,然后用随机森林算法,就可以计算出一个模型,就可以认出跟你有关的视频里的人,然后截图。还有个用途,就是把运动的物体用框框起来,这就是跟踪。

你的描述基本已经把图像识别的核心流程说出来了,只是里面有些地方可以更精确地表述,这样你就能更系统地理解**“从原图

数字特征

比对识别

跟踪”**的全过程。

我给你按步骤梳理一下:

?

1.

图像数字化与预处理

?t输入:一张彩色图片(rgb,每个像素

3

个通道,0~255)。

?t转灰度:将彩色转成灰度值,公式通常是:

gray

=

0.299r

+

0.587g

+

0.114b

得到一个只有一个通道的矩阵,每个值在

0~255。

?t归一化:除以

255,让数据变成

0~1

范围,更适合机器学习算法计算。

?t尺寸调整:比如你说的

28x28,就是把原图缩放成

784(28x28)个像素点。

?t展平:把二维矩阵拉成一维向量(784

个数)。

这一步是为了让后续算法能直接处理。

?

2.

运动检测(抓变化)

?t核心思想:对比相邻两帧的像素矩阵。

?t把当前帧矩阵

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