得益于林悦这些天的消停，陈星总算搞定了简易的数字图像处理。

【前置知识：卷积的应用】起初他对此百思不得其解。因为卷积运算的核心就是一堆的矩阵相乘，但他不明白这和图像数据如何关联起来。

把图像数据整理成矩阵数组倒不是什么难事。

小车摄像头拍摄到的画面是400X300，有十万多个像素点。这些像素点对应的RGB格式颜色数据，天生就组成了一副矩阵。

因为照片天生就是一副二维平面。如果把照片上的每个像素点改用6位16进制数字来表示，那照片就是矩阵本阵。而反过来，把一個矩阵的数字对应到具体的颜色，那矩阵也就成了照片。

所以，从数据形态上是很好理解和对应的。

而接下来卷积如何卷呢，矩阵和自己卷？这显然没有意义。

思来想去，陈星还是回到了问题的源头--检测区域边界。

检测边界，才是他此番折腾的最终目的，那自然一切都要围绕这一点来进行。而要检测边界，肯定是通过判断颜色变化来实现。因为分界处的颜色变化肯定是最激烈的。

一时半会儿想不到解决办法，陈星想到了求助github和Stack Overflow。

于是陈星偷偷跑了回网吧。只因微机课还要等。他也不是没有想到去邵静瑜办公室蹭网，但是他知道林悦正被“禁锢”在那里，自己还是少去招惹为好。

在网吧缭绕的烟雾，和游戏嘶吼的呐喊声中，陈星从开源项目OpenCV处找到了答案。

OpenCV是由Intel牵头创立的开源计算机视觉和机器学习软件库，人话讲就是：用来让计算机学习如何处理图像的。

这对陈星来说犹如久旱遇甘露。

虽然OpenCV是用C++写的，虽然陈星此刻还没接触过C++。可是谁叫C语言是C++它祖宗呢，懂了C语言基本就能看懂C++。会不会用是另外一码事，能看懂开源项目代码的逻辑才是最重要。

最后陈星只花了一个小时就明白了原理。

原来卷积在数字图像领域的应用有一个最重要的概念--卷积核。

对数字图像的处理过程，是用卷积核去和图像数据矩阵做卷积运算。而卷积核的取值则直接影响了运算的结果，只要卷积核取值得当，就能起到微分求导的效果。

所以，逻辑在这一刻完美闭环了。

根据AR的提示：【微分思想的一次完美运用。前置知识：卷积的应用。】

完整的逻辑链条如下：需要检测颜色变化程度，就需要用到微分思想，而微分思想的落地，则需要靠卷积核做卷积运算来实现。

陈星再次给了AR一巴掌。每次说话说一半，完全就是在考验他的智商。好在陈星意识到开源软件是一个巨大的宝库，遇事不决找开源。毕竟用Android刷机也是从开源软件处得到的启发。

念及Android，陈星就利用剩余的时间又去看了下AOSP项目进展情况。

很遗憾的是，谷歌官方虽然在项目介绍页宣称正在和大量的硬件设备厂家洽谈，可陈星没看到有任何具体的产品发行计划。那也就是说：Android始终还是在天上飞。

不过陈星有留意到：AOSP项目一直有在更新，且相关的文档和工具手册也在迭代中。万幸，这说明至少项目还好好活着。

自从和张浩东上次会面后，陈星有机会就会和对方QQ聊聊天。遇到一两句说不清的问题，则会直接采用发邮件。既是为了了解当前技术形势，也是为了保持感情联络。

陈星出于对Android当前困境的疑惑，于是就趁着还在网吧，给对方发了条留言。