使用机器学习来实现袜子的自动匹配

你有这样的经历吗?袜子终于被洗净了,一团糟。当您想要配对和整理它们时,无论如何都找不到它们! ! !你很累吗对于那些喜欢堆积袜子并一起洗的人来说,搭配袜子是一场噩梦!在这一点上,无论国籍如何,似乎世界各地的人们都可能有这样的麻烦-不,这位外国兄弟也深为困扰:“我现在必须配很多水洗的袜子!这只是一半!上次我花了十分钟时间自己整理这些袜子。
然而,为了改变这种“残酷状态”,需要改变“残酷状态”。然后,这个小弟弟“把悲伤和愤怒化为力量”。
和二手机器学习。为了实现袜子的自动匹配:“我决定做唯一合理的事情,使用机器学习来匹配袜子。
我只给自己10分钟时间来完成该项目,所以它不会比手工匹配要贵。在这段视频中,我将让机器接管我的家务!”这段使用AI帮助自己进行袜子搭配的视频已上传到YouTube。
迄今为止,它已经收到了成千上万的观点:storm“头脑风暴”的整个过程:只需找到在几分钟内消除后顾之忧的正确方法即可。这个小兄弟记录了他在十分钟内完成任务的想法和实践:“在这个项目中,我决定使用机器学习来匹配我的袜子。
我只给我自己。完成此项目需要十分钟,因为十分钟是我手动整理袜子的时间。
作为高级软件工程师,我应该能够使用机器学习在十分钟内自动完成同一任务,这很公平。因为我只有十个,所以要在几分钟内完成整个项目,我不得不走捷径-我决定不使用PyTorch或TensorFlow之类的机器学习框架。
取而代之的是,我只是搜索“图像模式匹配”在Google上找到了OpenCV。 OpenCV是基于各种预先训练的模型和机器学习算法的计算机视觉库。
正如我发现的那样,就图像处理和识别而言,它代表了人工智能的最高水平。通过使用OpenCV文档,我设法快速开发了可以成功运行的袜子分类应用程序。
在ManjaroLinux上使用OpenCV制作袜子匹配应用程序非常容易。我仅用了八分钟就完成了整个项目。
我认为使用OpenCV构建机器学习移动应用程序也将非常快。我还计划在下次洗袜子后尝试一下。
我还将记录它,并继续将其发布到YouTube上!” official官方网站代码是通用的,袜子的匹配效果是“​​惊人的”。说到特定的方法,这个小弟弟做到了:在Google上,他在热门搜索中找到了opencv页面。
然后,他发现了“特征匹配”。 opencv上的文档描述:然后他发现示例中的代码正好满足了他的需要:以下是官方网站上的结果示例:因此,他直接下载了与opencv相关的安装包,并且该代码直接用于自己的袜子匹配问题:他自己隐藏了一只袜子后,发现该算法可以帮助他很好地完成袜子匹配问题:我还更改了代码行,然后实现了。
匹配所有相同的袜子配对的操作:太神奇了吗?在这个阶段,项目已经完成,从构想到最终实现,只花了8分钟!以下是他使用的Opencv库的地址:* https://opencv.org*https://github.com/opencv/opencv如果您想尝试,可以按照以下步骤解决您自己的问题问题袜子匹配问题:1.打开https://docs.opencv.org/master/d5/d6f/tutorial_feature_flann_matcher.html,此网页记录了“特征匹配”示例。 2.使用软件包管理器来安装这些软件包:opencv,opencv-contrib,cmake,make。
3.在该目录下创建名为“ Matcher”的目录。 4.将1中的代码复制并粘贴到此目录中名为Matcher.cpp的文件中。
5.在Matcher目录中,执行以下命令:cmake。 &&&&.. / Matcher6。
完成后,您现在有了一个正在运行的图像匹配应用程序。应当提醒的是,此示例代码使用了尺度不变特征变换的蛮力匹配方法。
当然,您也可以尝试使用它。 OpenCV中的深度学习模块,通过这种方式,您可以获得更好的结果。

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