你有没有这样的经历？
袜子好不容易洗好了，乱成一团，想好好配对整理时，无论如此都找不到！
！
！
是不是很心累？
对付那些喜好积攒袜子并且放在一起洗的人来说，配对袜子切实其实便是噩梦！
在这一点上，不分国籍，彷佛全天下的人都可能有这样的烦恼——
这不，这位国外的小哥也深受困扰：
「我现在又要配对大量的洗过的袜子！
图中这还只是个中的一半！
上次我花了整整十分钟，来亲手整理这些袜子」
不过，为了改变这种「残酷的现状」，这位小哥随后「化悲愤为力量」，利用机器学习去实现袜子的自动搭配：
「我决定做一件唯一合理的事，用机器学习来匹配袜子。我只给了自己10分钟的韶光来完成项目，以是它不会比亲自动手匹配更昂贵。在这个视频中，我会让机器接管我的家务!」
这则用AI帮自己配对袜子的视频已经上传到了YouTube，截至目前，已经收成了千级的不雅观看量：
「头脑风暴」全过程记录：只要找对方法，分分钟肃清烦恼这位小哥记录了他在十分钟内完成任务的思考和实践全过程：
“在这个项目中，我决定利用机器学习来配对我的袜子。我只给自己十分钟来完成这个项目，由于10分钟便是我手动整理袜子的韶光。
作为一名高等软件工程师，我该当能够在十分钟内利用机器学习自动完成同样的任务——这才公正。
由于我只有十分钟的韶光来完玉成部项目，我不得不走捷径——
我决定不该用像PyTorch或TensorFlow这样的机器学习框架，相反，我只是在谷歌上搜索「图像模式匹配」，然后就创造了OpenCV。
OpenCV是一个基于各种预演习模型和机器学习算法的打算机视觉库。正如我所创造的，在图像处理和识别方面，它代表着人工智能目前的最高水平。
通过利用OpenCV文档，我设法快速开拓出了一个可以成功事情的袜子分类运用程序。
在Manjaro Linux上利用OpenCV制作袜子配对运用是一件轻而易举的事，我只用了八分钟就完成了全体项目。
我认为利用OpenCV构建一个机器学习移动运用程序也会非常快，我也打算不才次洗完袜子之后考试测验一下，我也会把它记录下来，并连续发布到YouTube上!”
官网代码通用性佳，袜子配对效果「惊人」
说到详细做法，这位小哥是这么操作的：
在谷歌上搜索「图像模式匹配」时，他创造了热门搜索中的opencv页面。
接着，他在opencv上创造了「特色匹配」的文档解释：
然后创造实例中的代码恰好知足了他的需求：
下面是官网上的结果实例：
以是，他就直接下载了opencv干系安装包，并将代码直接用到了自己的袜子配对问题上：
在把单只袜子自身隐瞒住之后，他创造，算法可以很好帮他完成袜子配对的问题：
小哥还改了代码中的一行，之后就实现了匹配所有相同袜子对的操作：
是不是很神奇？
而到了这个阶段，项目已经算完成了，而从开始构思到末了全体实现，他只花了8分钟的韶光！
下面是他用到的Opencv库地址：
https://opencv.org
https://github.com/opencv/opencv
如果你也想试试看，那么就可以遵照下面的步骤，即可办理自己的袜子配对问题：
1、打开
https://docs.opencv.org/master/d5/d6f/tutorial_feature_flann_matcher.html，这个网页记录了「特色匹配」的实例
2、利用包管理器，安装这些包：opencv, opencv-contrib, cmake, make
3、创建一个叫“Matcher”的目录
4、将1中的代码复制粘贴到该目录中名为Matcher.cpp的文件中
5、在Matcher目录下，实行下面命令：cmake . && make && ./Matcher
6、完成，你现在已经有了一个可以事情的图像匹配app
在这里须要提醒的是，这个实例代码用的是尺度不变特色变换的蛮力匹配法，当然，你也可以试着用OpenCV里的深度学习模块，这样，你可以实现更好的效果。
参考链接：
https://www.reddit.com/r/programming/comments/lastj4/ai_socks_matching_app_in_10_minutes/