python人工智能图像识别原理
大概的技术方向吧：
Python调用ffmpeg 或者opencv 读取媒体的帧。
然后针对每一帧，或者自己定义关键帧来提取特征值(SIFT), 用OpenCV来处理。这一段可以存到数据库或者其它别的方向。
任何一帧提取后，计算 SIFT 去上面的数据库匹配。
总结一下就是你要懂OpenCV也就是一定的图像处理能力，然后就是个特征匹配或者图像检索问题。
python如何从题库找答案
Python可以通过爬虫技术从题库中查找答案，具体步骤如下：
1. 分析题库网页结构
首先需要打开题库网页，通过F12开发者工具分析网页结构，确定题目和答案所在的标签和类名等信息。
2. 爬取题目和答案
使用Python的网络编程库如Requests或Urllib等发送请求获取题库网页内容，然后使用HTML解析器如BeautifulSoup或lxml等对网页进行解析，从网页中抓取题目和答案，将其保存到本地文本文件中。
3. 匹配答案
在本地文本文件中使用Python的字符串匹配功能，对题目进行关键词提取和匹配，找到与之匹配的答案。
4. 验证答案
找到答案后，还需要使用Python的网络编程库再次发送请求到题库网站，将答案提交并验证是否正确。
需要注意的是，这种做法违反了学习的原则，是不道德的行为，可能会引发一系列的法律、道德和学术问题。为了避免不必要的风险，我们应该真正的学习和掌握知识，避免钻题库的牛角尖。
Python可以使用各种方法从题库中找到答案。
其中一种方法是使用自然语言处理技术，包括文本处理、关键词提取和语义分析等。将题目处理成计算机可以理解的格式，使用关键词提取技术挑选出与题目相关的关键词，搜索题库中包含这些关键词的题目，最终找到答案。
另一种方法是使用爬虫技术，通过抓取网站上的题目和答案，将其保存到本地数据库中，以便后续检索使用。这些方法需要详细了解Python的相关库，例如自然语言处理库NLTK，爬虫库Beautiful Soup或Scrapy等。
Python从题库找答案的方法主要有两种：
1. 使用Web爬虫：通过Python爬虫技术，自动化访问题库网站，然后提取网页中的答案数据。
2. 使用API接口：如果题库网站提供API接口，那么可以通过Python代码调用API接口，获取数据，再进行后续处理。
无论哪种方式，都需要对目标网站的页面结构和数据格式有一定的了解，还需要考虑到法律和道德问题，确保自己的行为合法并符合伦理标准。同时，许多题库网站有反爬虫机制，需要使用一些特殊的技术手段来应对。
Python从题库找到答案可以通过以下步骤完成：
1. 使用Python程序连接到题库，可以使用Python MySQL Connector等数据库连接库。
2. 执行查询操作，查询包含所需答案的表或集合，这可能需要从多个表或集合组合数据。
3. 根据需要，对查询的结果进行过滤或排序，以确保最终获得正确的答案。
4. 将得到的答案返回给用户。
在执行上述步骤时，还应该考虑安全性和数据保护，以确保数据库和用户信息的安全。
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