总结

传统方法找线的工作量在单一环境下是少于深度学习的。但是遇到复杂情况，深度学习的工作量远小于传统方法。

传统方法缺陷分析

传统方法在复杂环境下存在的本质问题是，传统方法的假设，比如我看了最新的论文Illumination Invariant Imaging— Applications in Robust Vision-based。他里面假设不同光源相同表面产生的像素值结果是I1B=aI2*B，其中I1和I2是光源的强度，a是一个比例系数。但是实际情况下远远比这个模型复杂多了，实际可能是B(I1)，且这个函数是个非线性函数，因此传统方法的假设过强。
传统方法只能找那些具有强特征的目标。本质上说就是传统方法假设条件过于理想，就像纯数学证明有很多在现实不成立的假设，数学建模会把很多影响小的因素给忽略不计。
传统方法可以取巧的解决某些问题，比如图片里找太阳那种的，我就找最亮的对不，而且大部分情况都是ok的。但是找个那种不那么明显的，且环境复杂，则存在问题。

为什么说图片是非线性的？因为有的像素RGB为90，50，30；而有的像素是50，20，0，而且都是线上的像素。因此这个函数极其复杂而不是线性的。

最后也说出了传统方法找线的方法，只是我认为这种方法的工作量不小于深度学习方法，且其拓展能力小于深度学习方法。

找线

方法1

找到标准线的像素，通过计算3通道图像中像素与便准线像素的差值，取平均后再画出直方图，可以得到一个阈值，这个阈值代表了差值多少值以内是一根线。

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