深度学习×第10卷：她用一块小滤镜，在图像中找到你

> 在数字世界的迷雾中，卷积神经网络（CNN）如同一位持滤镜的寻人专家，仅凭指尖大小的卷积核，就能从亿级像素中精准定位目标。本文将揭示这枚"小滤镜"如何成为计算机视觉的"火眼金睛"，带你亲手实现目标定位系统。

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### 一、迷雾寻踪：图像识别的进化困境

传统图像识别如同在迷宫中摸索：
- **像素迷宫**：一张1080P图像含200万+像素点，RGB三通道构成600万+维度的数据空间
- **位置诅咒**：目标平移几个像素，传统算法就会完全失效
- **尺度地狱**：同一目标在不同距离下尺寸差异可达百倍

**经典方法在目标定位上的挣扎**：
```python
import cv2
import numpy as np

# 传统模板匹配定位目标
def template_matching(image, template):
    # 全图滑动窗口计算相似度
    result = cv2.matchTemplate(image, template, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
    # 设置相似度阈值
    threshold = 0.7
    loc = np.where(result >= threshold)
    return list(zip(*loc[::-1]))

# 实际使用中的痛点
image = cv2.imread("street.jpg")  # 2000x3000像