第12章 图像识别妙用：图书馆捡漏古籍？(1/3)
系统升级带来的图像识别和推荐算法，让林风的“未来ai工作室”潜力大增。但他很快就遇到了一个现实的问题——缺钱。
租用简陋车库、购买二手设备、拉网线已经花光了他那点奖学金和零花钱。想要升级设备、购买服务器（哪怕是最低端的），甚至给未来的产品做推广，都需要资金。
靠父母？他不想再增加家里的负担。 靠写小程序卖钱？周期慢，而且容易暴露。
林风将目光投向了新解锁的“图像识别技术（基础）”。尤其是其中的ocr（光学字符识别）功能，让一个大胆的想法在他心中萌生——去“捡漏”！
2008年，信息远不如后世发达，许多有价值的古籍、手稿、旧版书，可能就静静地躺在图书馆的角落或旧书市场的尘埃里，无人识货。如果能利用ai的ocr技术快速扫描、识别、再结合系统数据库里关于未来收藏品价值的信息……岂不是一条快速积累原始资本的捷径？
说干就干！
林风首先需要一个扫描工具。他用仅剩不多的钱，去二手市场淘了一部最便宜的、带摄像头的早期智能手机（虽然功能简陋，但能拍照和运行简单程序）。然后，他熬了一个晚上，利用python和系统提供的接口，编写了一个简单的应用程序：
这个程序可以调用手机摄像头，快速连续拍照，并将图片压缩后，通过极其微弱的网络信号（或者设定为稍后连接wifi时批量处理）上传到一个他临时租用的、极其隐蔽的最低配网络服务器（用积分在系统商城兑换的短期服务）。服务器上运行着他编写的另一个脚本，调用系统的ocr模块进行文字识别，并与系统数据库中关于珍稀书籍、手稿、作者、版本等信息进行比对。一旦发现潜在目标，系统会立刻向林风的脑海发出提示。
整个过程，在外人看来，他就像是在用手机随便拍着玩。
准备就绪。
周末，林风没有去工作室，而是直奔东海市最大的旧书市场。
这里人声鼎沸，书摊一个挨着一个，从泛黄的线装古籍到八九十年代的连环画、旧杂志，应有尽有，空气中弥漫着旧纸张特有的霉味和墨香。
林风装作随意闲逛的样子，在一个个书摊前流连
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