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，只留下灯部分。

接下来，要在图像中遍历像素、寻找灯的轮廓。

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。

找到灯后，下面的事情就简单了，遍历轮廓、提取灯，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。

到了这里，目标识别就基本完成了。

接下来，就可以测算目标的方位和距离了。

这一步涉及到图片坐标系与大地坐标系之间的换算，算法复杂度相当高。

但江寒岂是欺软怕硬的人呢？

只要舍得脑力全开，肯定是搞得定的。

然而，这样又有一个新问题，可别不等完成编码，大脑的能量就消耗殆尽了。

那种空虚乏味的感觉，可是相当难受的

所以江寒想了想，就笑眯眯地说：“小蚊子，可以拜托你一件事吗？”

靳雪雯精神一振，摩拳擦掌地说：“江寒哥哥，快说、快说，是什么事？”

自己闲了这么久，总算可以派上点儿用场了

江寒微微一笑，说：“帮我打个电话给前台，要点宵夜。”

“没问题！”靳雪雯脆生生地答应了一声。

然后拿出手机，喜滋滋地问：“江寒哥哥，你想吃什么呀？”

“冰岛红极参，问问哪里有，然后让前台帮忙订做两盘，送到大厅来。”

“好的。”靳雪雯立即拨号。