如何用Mathematica找到Waldo？
这在周末给我带来了麻烦：什么是解决问题的好方法Waldo在哪里？ [北美以外的'Wally']使用Mathematica（图像处理和其他功能）的困惑？
这是我迄今为止的功能，通过调暗一些非红色的颜色来减少视觉复杂度：
whereIsWaldo[url_] := Module[{waldo, waldo2, waldoMask},
waldo = Import[url];
waldo2 = Image[ImageData[
waldo] /. {{r_, g_, b_} /;
Not[r > .7 && g < .3 && b < .3] :> {0, 0,
0}, {r_, g_, b_} /; (r > .7 && g < .3 && b < .3) :> {1, 1,
1}}];
waldoMask = Closing[waldo2, 4];
ImageCompose[waldo, {waldoMask, .5}]
]
以及这个“有效”的URL的例子：
whereIsWaldo["http://www.findwaldo.com/fankit/graphics/IntlManOfLiterature/Scenes/DepartmentStore.jpg"]
（沃尔多是由收银机）：
我找到了沃尔多！
我是如何做到的
首先，我滤出所有不是红色的颜色
waldo = Import["http://www.findwaldo.com/fankit/graphics/IntlManOfLiterature/Scenes/DepartmentStore.jpg"];
red = Fold[ImageSubtract, #[[1]], Rest[#]] &@ColorSeparate[waldo];
接下来，我正在计算这个图像与简单的黑白图案的相关性，以发现衬衫中的红色和白色过渡。
corr = ImageCorrelate[red,
Image@Join[ConstantArray[1, {2, 4}], ConstantArray[0, {2, 4}]],
NormalizedSquaredEuclideanDistance];
我使用Binarize以足够高的相关性挑出图像中的像素，并在它们周围绘制白色圆圈，以使用Dilation强调它们
pos = Dilation[ColorNegate[Binarize[corr, .12]], DiskMatrix[30]];
我必须在关卡上玩一下。 如果级别太高，则会选择太多的误报。
最后，我将这个结果与原始图像结合起来得到上面的结果
found = ImageMultiply[waldo, ImageAdd[ColorConvert[pos, "GrayLevel"], .5]]
我猜想采用“防弹的方式来做到这一点”（想想中情局在任何时候都可以找到任何卫星图像中的沃尔多，而不是像没有竞争性元素的单幅图像，比如条纹衬衫）......我会在沃尔多的许多图像上训练玻尔兹曼机器 - 他坐着，站立，遮挡等各种变化; 衬衫，帽子，相机和所有作品。 你不需要大量的瓦尔多斯语料库（可能有3-5个就足够了），但越多越好。
这将把概率云分配给发生在任何正确布置中的各种元素，然后建立（通过分割）什么是平均对象大小，将源图像分成与个人最相似的对象的细胞（考虑可能的遮挡和姿势改变），但是由于沃尔多的照片通常包含大量相同规模的人，因此这应该是一件非常简单的任务，然后将这些预先训练好的玻尔兹曼机器的部分进行喂食。 它会给你每个人作为Waldo的可能性。 以最高的概率取一个。
这就是OCR，ZIP代码阅读器和无笔迹手写识别如何在今天工作。 基本上你知道答案就在那里，你或多或少地知道它应该是什么样子，其他所有东西都可能有共同的元素，但肯定是“不是”，所以你不用为“不是”而烦恼，你只是看看你以前见过的所有可能的“它”之间的“it”的可能性（例如在邮政编码中，例如，你只需训练BM 1s，2s，3s等等，然后每个然后选择一个最有信心的数字），这比单个神经网络学习所有数字的特征要好得多。
我同意@GregoryKlopper说，解决在任意图像中找到Waldo（或任何感兴趣对象）的一般问题的正确方法是训练监督机器学习分类器。 使用许多正面和负面的标记示例，支持向量机，Boosted Decision Stump或Boltzmann Machine等算法可能会被训练以在此问题上实现高精度。 Mathematica甚至在其机器学习框架中包含这些算法。
培训Waldo分类器的两个挑战是：
一个快速的谷歌图片搜索提供了一些很好的数据 - 我将去收集一些培训示例，并立即编码！
然而，即使是机器学习方法（或者@iND提出的基于规则的方法）也会为像沃尔多斯之地这样的形象而奋斗！
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