色號的問題透過爬蟲採集大量圖片資料，再做個統計排列就能解決。
但另外的問題——尺寸問題，卻並非那麼容易。
尺寸問題初看是最容易解決的，但實則並非如此。
因為林遠總不能打電話到紫金航校的招生辦，讓對方把錄取通知書的長寬，以及上頭每張圖片的位置和大小，還有每個字的位置和大小，以電子版的形式提供過來。
尺寸不僅僅是錄取通知身的大小，而是包含了上頭每一個圖案和字型的大小和位置。
如果對數字影象稍微有所瞭解，就會知道：不可能光憑網上搜到的實物圖片去復刻一張一模一樣的實物。
因為任何針對實物的拍攝都會存在一個問題--視角和景深。
簡單來說，人類是三維生物。可圖片是二維空間。拍照就是把三維空間投射到二維空間。所以必然存在失真。
要獲取一張圖片本來的樣子，就需要對圖片做幾何轉換。而幾何轉換的關鍵在於參照物。
因為你不可能知道拍攝這張照片的時候，拍攝者站的位置以及攝像頭各項角度引數。因而就只能從圖片中尋找錨定參照物。
最普通常見的參照物一般是桌子。因為幾乎所有的桌子橫豎兩條邊都是垂直的。
不管是直角還是圓角的桌子，其橫豎兩條邊一般都是垂直的。但是投射到照片上卻幾乎不可能是垂直的。
獲取二維平面上這兩根線條的角度，就可以推算出幾何變換的引數。因為不同的拍攝視角必然導致不同的角度引數。
而現今的諸如halcon、opencv等數字影象處理工具，都已經封裝好了這類常見的圖片處理功能。因而林遠只需設定引數後呼叫即可。
但是眼下的麻煩在於--萬惡的美顏。
在這個照片不再是照片，滿地都是照騙的年代。很多時候手機在拍攝者不知情的情況下就自動開啟了美顏功能。
這就導致拍到的影象包含的資料不再是原始的。比方說：線條被拉伸過，更噁心的是被扭曲之後又被拉伸平整過。
以至於林遠恢復出來的照片總是帶這些失真。不是邊角歪扭，就是上頭的某些字型不真實。
無奈之下，他只得求助於算力系統。
林遠祭出算力系統來對圖片進行修正。
圖片修正屬於算力系統的常規功能。因為其訓練素材隨處可見。但凡是林遠觀看筆記本螢幕，再或者是手機螢幕的時候，他看到的都是二維影象。
這些二維影象就是算力系統最好的訓練素材。
甚至可以說，只要林遠刷手機，那算力系統就在收集二維圖片素材。
所以，讓算力系統完成最終的圖片美化，那簡直是小菜一碟。
那林遠為何不乾脆直接讓算力系統一鍵生成一張錄取通知書得了呢。一來是林遠不願意浪費寶貴的累積算力，以及不想承擔大量運算之後的副作用。最終的圖片美化，可比直接一鍵生成需要計算量小得多。自然而然的算力消耗和副作用也就小得多。
二來是林遠不喜歡事事求助於算力系統，否則自己不就成了系統的傀儡了。這會讓他產生一種不適感——萬一自己成了寄居蟹的殼呢。
林遠心念微動之下。
【設定算力功率：50t/s。】
按照慣例，他設定了一個很保守的數值。
三秒鐘不到，他的眼前就浮現出了一張美化修飾完畢的，映著他的頭像的錄取通知書。
【紫金航空航天大學】
【研究生錄取通知書】
【姓名：林遠】
【專業：電腦科學與技術】