自学opencv也有十几天了，一直练习教程上面的例子总感觉不够，刚好碰到一个老师出的数学建模题涉及图片处理兴趣立马上来，决定利用所学的解决这个建模题

下面是数学建模题：

最强大脑

  近期，江苏卫视正在热播节目“最强大脑”。节目中问题的难度、新异、选手的超强记忆力及敏锐的观察力让人叹服不已。

      曾经有这样一期节目，选手先观察近百幅人类历史上出现过的知名建筑图片（沙画，每幅大约1平米），然后由考官随机地从图片中选取一幅4cmX4cm，2cmX2cm等规格的截图，再让选手只观察截图判别截图出自于哪一幅沙画。节目中选手几乎是以不可想象的速度做出了正确的选择。

        看完节目，在选手的超强能力的佩服之余，觉得考官的选择还不够好，应该选择这些图片中相似性最大的部分，而不能选择那些有显著特点的截图，那么题目的难度更会显著增加。

        首先的问题是如何选择出那些相似性比较高的截图呢？请建立模型讨论这个问题，并岁附件中的图片选择出40X40像素及20X20像素的相似性最高的截图（截图仅限出现在附件图片中的矩形框内，空白截图除外）。

        其次，建立模型解决对于给定的截图（见附件中文件“截图.bmp”）出自于第几幅图片的何处位置的问题。

        看了题目和附件之后，首先想到的是要把图片的有效区域切出来，这时候就用上opencv了（python代码见附件split.py）

        首先将图片的有效区域找到， 再切取就ok啦。因为有效区域在所给的图片的矩形框内，所以就容易定位了。

        把图片有效区域切出来之后发现图片大小并非400X400， 而是435X342，想要切出40X40的图片就有点尴尬了，索性就想了一下大概的步骤（把图片切出来，然后用KNN算法进行聚类），然后开始做下一个问题。（切出来的图片在附件splitPicture文件中）

       寻找截图属于那张原图，只需要将截图与原图相应大小区域的像素值进行比较，相同即可。（python代码见附件find.py）

       不好意思，写到最后才发现无法添加附件，所以就把附件上传到文件类（附件名：python利用opencv切图.zip）中。