還記得那個夏天，IG 出征西雅圖 The International 2012，校長現場督戰，那時峰哥還叫石佛，哈哈明還是諸葛明，zhou神還沒變鯛哥，430 是世界最強女中單，chuan 胖還能靠技術彌補素質，IG 從敗者組回來，斬下 NA'VI 獲得了中國第一個 DOTA2 Ti 世界冠軍。
時隔六年，IG 又得了隔壁的 S 系列世界冠軍，同時也是中國首冠，不禁讓我有一種夢迴 TI2 的錯覺。王校長也終於成為了中國最成功的俱樂部老闆，電競界的教父。Invictus Gaming 獲得 Ti 和 S 賽兩個世界頂級 MOBA 首冠。
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王思聰的現場親自督戰，還為廣大群眾留下了無數精彩抓拍，大家的王校長又雙叒叕火啦！連吃熱狗都如此銷魂，自然是要粉一波！IG 奪冠沒兩天，校長吃熱狗已經成了表情包：
更有美術生的作品，讓大家如何在 3 秒內找到吃熱狗的王校長。
我找了好久啊，這幅圖真是魔性，看得眼睛都花了，浪費了我寶貴的上班時間。但不得不承認，我，作為一個工科生，3 秒鐘是找不到了。但是，我的電腦可以呀！
既然連美術生都出動調侃王思聰了，工科生怎麼能坐以待斃！那就趁著上班，來做一個自動找王校長的 AI 程序吧。
既然是在上班，就要用一種比較專業的方式來展開我的工作。
項目目標：在一群鴨子中找到 吃熱狗的王校長
項目實現：Python ，OpenCV
項目成果：0.3 秒內找到校長
項目技術路線：
1、獲得鴨子同等大小的王思聰；
2、在原圖全局搜索，匹配王思聰所在的位置；
3、在王思聰周圍畫個紅框；
4、查看計算機速度；
項目實現方案：
圖像處理，作為計算機算法中十分大的一類，現成的代碼庫中有一個非常適合用來做
1、獲得鴨子同等大小的王思聰 —— resize（OpenCV）
這個部分主要是數據的預處理，說得很專業，其實就是用電腦自帶的截圖工具，截取一個小鴨子，他的大小大約為 36*36。我們就相應地把王思聰 resize 到和小鴨子同等大小，這裡採用了插值 inter_cubic 的方式來進行重採樣。
2、在原圖全局搜索，匹配王思聰所在的位置 —— matchTemplate （opencv）
OpenCV 作為一個比較全能的圖像處理庫，能夠提供較為許多圖像處理的基礎，比如邊緣監測函數可以直接用於監測圖像的邊界（OpenCV 也提供了 canny 算子、sobel 算子等）。
這裡我們使用 模版匹配算法（matchTemplate），他幫助算法在一副圖像中找到特定的目標。該函數需要四個參數，
- 原圖 Image
- 監測目標 detect
- 匹配結果圖 result
- 匹配衡量方式 method
- CV_TM_SQDIFF，平方差
- CV_TM_SQDIFF_NORMED，平方差歸一化
- CV_TM_CCORR，相關度
- CV_TM_CCORR_NORMED，相關度歸一化
- CV_TM_CCOEFF，相關係數
- CV_TM_CCOEFF_NORMED，相關係數歸一化
因此，該搜索主要是以像素級別的匹配，不會進行縮放；
我們目前的任務中王思聰的色調並沒有改變，因此任何一種方法的差異並不是很大。
3、在王思聰周圍畫個紅框 —— minMaxLoc（OpenCV）；
matchTemplate 函數得到的結果是一個灰度數值圖，給出的是圖像中每一個 detect 範圍的匹配程度，灰度數值越大，則相似度越高。
為了畫出這個最有可能出現王思聰的位置，我們使用 OpenCVv 的 minMaxLoc 函數來得到王思聰邊框的具體位置，並進一步使用 OpenCV 的 rectangle 函數來畫出這個框。
結果如上！成功！
4、計算機的速度 —— timeit
平均跑了十次，採用 2018 年款的 macbook air，基本配置的平均時間是 0.2 秒！
目標達成！
PS，是為了展示一下 OpenCV 的風采。因此使用了傳統的模式匹配流程。如果我們在實際應用中，面對雷同的問題。
- 首先分析認為，王思聰的臉部顏色和鴨子不一樣，且他的臉部顏色只有他獨有的；
- 可以使用 滴管 功能來得到 王思聰臉部顏色的 RGB；
- 在圖中搜索有 臉部顏色 RGB 的部分 並 高亮；
- 找到 王思聰！
當然，只要有了這些思路，即便王校長穿了不同顏色的衣服，上下左右顛倒，鴨子多十倍，依然可以快速的找到他！
OpenCV 是 計算機視覺 中非常重要的類庫，既可以支持傳統計算機視覺處理，也可以支持 深度學習計算機視覺。底層通過 C++ 實現，運算速度很快，也提供了 Python 的調用接口，真的省了很多事！
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