Excel狂魔？单元格做计算机视觉

个项目不要求你提前掌握计算机视觉背景知识，但需要了解 Microsoft Excel 基础操作，会阅读 Excel 文档或上网搜索需要用到的公式的相关解释。对于后者，推荐使用 Exceljet。

此外，你还需要具备一些数学理解能力：如果理解不了加权平均数，可能很难继续学下去。掌握偏微分很有帮助，但不是硬性要求。项目中用到的复杂数学概念大多数是特征值。

Excel 怎么计算图像数据？

使用 Excel 做计算机视觉，乍一听显得有点魔幻。但其实原理很简单：这个教程利用了 Excel 强大的单元格计算能力，只要将图像的像素数据转换为单元格（如下图所示），然后计算即可。我们知道每个单元格都
 

文件的截图（样本图片局部），可以看到 Excel 单元格表示了图像的灰度。

而另一方面，我们可以很方便地利用 Excel 计算单元格的数据。那么整合起来，是不是和矩阵计算很相似了？这样，不同图像位置表示的特征也就很容易被计算出来。自然也就方便完成下游计算机视觉的任务了，不管是传统算法也好，还是机器学习也好。

可是，图像怎样输入到 Excel 中呢？作者提供了一个方法：用 CSV 呀。

你可以用很多种方式转换 RGB 图像到像素点数据，如使用一个程序等：
 

注意：这个项目做完后，记得把设置改回来。

熟悉 Excel 中 R1C1 公式引用样式的人或者喜欢冒险的人，应该尝试通过查看 Excel 选项来切换到 R1C1 引用样式。

参考下面的屏幕截图，勾选 R1C1 引用样式对应的复选框来启用这个选项。如此一来，我们可以把公式从「D5」类型的格式更改为「R[-1]C[2]」这样的相对样式，使其更接近编程语言并有助于理解。

（编辑：柳州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!