稀疏表示是一种强大的信号处理技术，广泛应用于图像恢复、特征提取等领域。今天，让我们一起用两种流行工具——Matlab和OpenCV来实现它！🔍

首先，在Matlab中，我们可以利用其强大的矩阵运算功能轻松搭建稀疏表示框架。通过调用`sparse()`函数定义稀疏矩阵，并结合优化算法如Lasso（套索回归），快速找到最优解。这就像拼图游戏，将复杂的图像分解成简单的基本元素。🎨

接着，切换到OpenCV，你会发现它的C++接口虽然稍显复杂，但性能更优。我们可以通过`cv::Mat`存储数据，再借助Eigen或Dlib库进行数学运算，同样能高效完成稀疏表示任务。相较于Matlab，这种方式更适合大规模应用，比如实时视频分析。🎥

无论选择哪种方式，稀疏表示都能帮助我们从海量数据中提炼关键信息，为AI领域注入更多可能性！🌟

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