上两周，我去剑桥听了 DDD 开发者大会，DDD是 DeveloperDeveloperDeveloper 的缩写，是英国比较有名的 .NET 开发者大会。来自微软的大神 Gary Short 讲了一个如何用 机器学习来数鸡的讲座，我印象深刻，于是想整理一下和大家分享。
鸡场数鸡是件很痛苦的事情，因为鸡嘛，跑来跑去，人工数是不太可能的，所以才会有这个问题。最后面想出一个方法就是当所有的鸡都在室内鸡场的时候，开足灯光，然后从上面拍张照片，然后我们的目的就变成了，快速的数一数照片中的鸡。比如这个：
当鸡的数量少的时候，人眼一下子就看出来了，但鸡场少说也有成千上万的鸡，人眼数是费时费力的，这时候我们就要让计算机学会数鸡。
问题一：死鸡怎么办？
答案：没关系，假设数得N只鸡，把门打开，活鸡跑出去，然后死鸡就可以数了（同样可以拍照让程序来数）
问题二：需要多少的准确率？
答案：对于鸡场来说，他们不需要100%的准确率，如果从一张照片中很快的得到90%的准确度就已经乐得屁颠屁颠了。
数鸡需要几步？
简单来说，五步：
- 数据筛选 Data Reduction
- 灰度化 Greyscale
- 计算阈值 Threshold
- 变成0和1
- 计算分类 Cluster
数据筛选 Data Reduction
这步没啥好说的，包括图片裁减 (Crop) 和去掉无用的背景信息。 缩小图片大小有助于后面加快分析和计算。无用的信息属于噪声，会影响算法分析的准确度。
灰度化 Greyscale
图片色彩鲜艳，不利于计算机分析（不同的色彩在计算机眼里属于不同的变量），我们可以通过计算亮度 Luminosity 来把不同的色彩变成单一的数值，也就是把 RGB 用以下的公式来计算亮度：
Gary Short 的代码在： https://github.com/garyshort/chickens/blob/master/ChickenCounter/ChickenCounter/Program.cs
其中这段函数就是把一图片变成 灰度：
当然你也可以用笨方法，遍例图片每个点相素，不过这样的代码实现效率就较低。
陪媳妇去了，未完待续，请听下文分解，请见谅……
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