影像辨識的研發是一個物理問題，如上的辨識目標是想找出紙箱的長寬高三軸，就可以估計體積了！物流業者會有需要的！但是即使我們已經可以找到三個主要軸線，但是因為深色的膠帶干擾，會讓我們把軸線的終點辨識錯誤！

上周我提示我的RD可以用顏色資訊幫忙做出更正確的判斷，她就沿著往左上方延伸的軸線做出了如上的RGB強度剖面，最終她說那條偏向剖面左邊的黑線應該就是箱子的邊緣了！她說的沒錯，但是我問她怎麼決定的？她的說法是：線的左邊是藍色大於紅綠色，右邊是藍色小於紅綠色！

我就哈哈一笑說：這樣的說法會不會太「業餘」了？我替妳說吧！妳要找的是箱子內部的「偏黃」顏色與箱子外部「非黃」色區域之間的界線！那就建立一個量化指標，來顯示該點「像不像」黃色即可！標準的黃色就是紅色加綠色，所以紅+綠光最強，藍光最弱的就是最像黃色了！所以公式可以設計成這樣：

黃色指標 = (紅＋綠)∕藍

可以預期依據這樣的量化指標重新畫出來的剖面，在箱子內部的區段就是高值，一跑出箱外這個指標就會明顯變低！找到明顯變化的點就是紙箱邊緣了！好玩吧！這就是專業影像辨識現場的一個自拍剪影！重點是：這種必須合乎物理事實的判斷絕對不能靠甚麼「學習」或「訓練」胡搞瞎搞弄出來的！那種資料統計結果在此沒意義更沒準確度，絕對不適用的！

其實我的RD已經把事情做對了！也真的找到了合乎物理事實的邊界，我只是學術訓練比她好一點，讀過博士寫過很多論文嘛！照我這種方式處理要寫成報告或論文時看起來就會有「學問」多了！擺的姿勢比較美嘛！