微软Excel可以实现CV算法亚马逊工程师的妙招、面部检测、文字识别不在讨论范围内-量子比特
（十三发凹非寺量子位报道｜公众号QbitAI
你觉得电脑视觉操作难吗？Excel个就可以。
是的，是我们经常使用的微软表格计算软件Excel。
这可以快速实现计算机视觉中的一些算法示例。面部识别、霍夫转换不是问题。
更重要的是，不需要脚本或第三方插件。
我们先来看看面部识别的结果。
也可以找到图像的边缘和线。
这个有趣的技巧是由亚马逊最高工程师Alok Govil和Venkataraman Subramanian共同完成的。
网友们尝试了“与众不同的Excel”后大吃一惊：
那么，Excel到底是如何实现如此惊人的效果的呢？
简单的设置，导入数据
请打开Excel，首先进行简单的设置。
在“公式”栏中，找到“计算选项”，然后检查“手动”。
因为实验中使用的图像是假的护照图像，包含线、角、脸图像、文本。
图像是由像素组成的二维阵列，每个像素通常具有红色、绿色和蓝色基色通道值，每个值为1字节（0-255、
然后，用简单的代码读取图像数据，保存为.csv文件。
保存的数据如下
然后，在“开始”栏中，选择“条件格式”的“级别修正”。
在灰度中，将255映射为白色，将0映射为黑色。
改变公式，秒现CV效果
先练习热身，把图片调暗。
那么，以A1这个单元格为例，只要在公式栏中输入公式，“Img！A1*0.7”，与图像相关的所有单元格都可以“*0.7”。
接下来是二值化。
还是以A1单元格为例，公式显示为“iF（img！A1gt；160255,0）”，适用于所有单元格。
模糊图像是指对Excel的一个矩阵的数值（例如4x4、进行平均化的过程，数学式例如是“average（img！A1：D4、”。
同样，如果设置了适当的公式，也可以突出图像内容的边缘。
也可以识别脸。
然后，识别文字识别，图像中的“e”文字。当然，有时会误识别“l”。
当然，除了这些效应之外，还涉及计算机视觉中的一些基本算法。
然后，作者对每个过程作了相应的描写，并在GitHub中开源。
让我们来体验一下这个与众不同的练习啊。
接送门
GitHub项目地址：https：//GitHub.com/amzn/computer-vision-basics-in-Mosoft-excel