你有沒有這樣的經歷？

襪子好不容易洗好了，亂成一團，想好好配對整理時，無論如此都找不到！！！

是不是很心累？

對於那些喜歡積攢襪子並且放在一起洗的人來說，配對襪子簡直就是噩夢！

在這一點上，不分國籍，似乎全世界的人都可能有這樣的煩惱——

這不，這位國外的小哥也深受困擾：

「我現在又要配對大量的洗過的襪子！圖中這還只是其中的一半！上次我花了整整十分鐘，來親手整理這些襪子」

不過，為了改變這種「殘酷的現狀」，這位小哥隨後「化悲憤為力量」，使用機器學習去實現襪子的自動搭配：

「我決定做一件唯一合理的事，用機器學習來匹配襪子。我只給了自己10分鐘的時間來完成專案，所以它不會比親自動手匹配更昂貴。在這個影片中，我會讓機器接管我的家務!」

這則用AI幫自己配對襪子的影片已經上傳到了YouTube，截至目前，已經收穫了千級的觀看量：

「頭腦風暴」全過程記錄：只要找對方法，分分鐘消除煩惱

這位小哥記錄了他在十分鐘內完成任務的思考和實踐全過程：

“在這個專案中，我決定使用機器學習來配對我的襪子。我只給自己十分鐘來完成這個專案，因為10分鐘就是我手動整理襪子的時間。

作為一名高階軟體工程師，我應該能夠在十分鐘內使用機器學習自動完成同樣的任務——這才公平。

由於我只有十分鐘的時間來完成整個專案，我不得不走捷徑——

我決定不使用像PyTorch或TensorFlow這樣的機器學習框架，相反，我只是在谷歌上搜索「影象模式匹配」，然後就發現了OpenCV。

OpenCV是一個基於各種預訓練模型和機器學習演算法的計算機視覺庫。正如我所發現的，在影象處理和識別方面，它代表著人工智慧目前的最高水平。

透過使用OpenCV文件，我設法快速開發出了一個可以成功工作的襪子分類應用程式。

在Manjaro Linux上使用OpenCV製作襪子配對應用是一件輕而易舉的事，我只用了八分鐘就完成了整個專案。

我認為使用OpenCV構建一個機器學習移動應用程式也會非常快，我也打算在下次洗完襪子之後嘗試一下，我也會把它記錄下來，並繼續釋出到YouTube上!”

官網程式碼通用性佳，襪子配對效果「驚人」

說到具體做法，這位小哥是這麼操作的：

在谷歌上搜索「影象模式匹配」時，他發現了熱門搜尋中的opencv頁面。

接著，他在opencv上發現了「特徵匹配」的文件說明：

然後發現例項中的程式碼正好滿足了他的需求：

下面是官網上的結果例項：

所以，他就直接下載了opencv相關安裝包，並將程式碼直接用到了自己的襪子配對問題上：

在把單隻襪子自身遮擋住之後，他發現，演算法可以很好幫他完成襪子配對的問題：

小哥還改了程式碼中的一行，之後就實現了匹配所有相同襪子對的操作：

是不是很神奇？

而到了這個階段，專案已經算完成了，而從開始構思到最後整個實現，他只花了8分鐘的時間！

下面是他用到的Opencv庫地址：

* https://opencv.org

* https://github.com/opencv/opencv

如果你也想試試看，那麼就可以遵循下面的步驟，即可解決自己的襪子配對問題：

1、開啟

https://docs.opencv.org/master/d5/d6f/tutorial_feature_flann_matcher.html，這個網頁記錄了「特徵匹配」的例項

2、使用包管理器，安裝這些包：opencv, opencv-contrib, cmake, make

3、建立一個叫“Matcher”的目錄

4、將1中的程式碼複製貼上到該目錄中名為Matcher.cpp的檔案中

5、在Matcher目錄下，執行下面命令：cmake . && make && ./Matcher

6、完成，你現在已經有了一個可以工作的影象匹配app

在這裡需要提醒的是，這個例項程式碼用的是尺度不變特徵變換的蠻力匹配法，當然，你也可以試著用OpenCV裡的深度學習模組，這樣，你可以實現更好的效果。

參考連結：

https://www.reddit.com/r/programming/comments/lastj4/ai_socks_matching_app_in_10_minutes/