第13章憧憬未来2

色号的问题通过爬虫采集大量图片数据，再做个统计排列就能解决。

但另外的问题——尺寸问题，却并非那么容易。

尺寸问题初看是最容易解决的，但实则并非如此。

因为林远总不能打电话到紫金航校的招生办，让对方把录取通知书的长宽，以及上头每张图片的位置和大小，还有每个字的位置和大小，以电子版的形式提供过来。

尺寸不仅仅是录取通知书本身的大小，而是包含了上头每一个图案和字体的大小和位置。

如果对数字图像稍微有所了解，就会知道：不可能光凭网上搜到的实物图片去复刻一张一模一样的实物。

因为任何针对实物的拍摄都会存在一个问题--视角和景深。

简单来说，人类是三维生物。

可图片是二维空间。

拍照就是把三维空间投射到二维空间。

所以必然存在失真。

要获取一张图片本来的样子，就需要对图片做几何转换。

而几何转换的关键在于参照物。

因为你不可能知道拍摄这张照片的时候，拍摄者站的位置以及摄像头各项角度参数。

因而就只能从图片中寻找锚定参照物。

最普通常见的参照物一般是桌子。

因为几乎所有的桌子横竖两条边都是垂直的。

不管是直角还是圆角的桌子，其横竖两条边一般都是垂直的。

但是投射到照片上却几乎不可能是垂直的。

获取二维平面上这两根线条的角度，就可以推算出几何变换的参数。

因为不同的拍摄视角必然导致不同的角度参数。

而现今的诸如ha1netcV等数字图像处理工具，都已经封装好了这类常见的图片处理功能。

因而林远只需设定参数后调用即可。

但是眼下的麻烦在于--万恶的美颜。

在这个照片不再是照片，满地都是照骗的年代。

很多时候手机在拍摄者不知情的情况下就自动开启了美颜功能。

这就导致拍到的图像包含的数据不再是原始的。

比方说：线条被拉伸过，更恶心的是被扭曲之后又被拉伸平整过。

以至于林远恢复出来的照片总是带这些失真。

不是边角歪扭，就是上头的某些字体不真实。

无奈之下，他只得求助于算力系统。

林远祭出算力系统来对图片进行修正。

图片修正属于算力系统的常规功能。

因为其训练素材随处可见。

但凡是林远观看笔记本屏幕，再或者是手机屏幕的时候，他看到的都是二维图像。