本文将结合实例代码，介绍OpenCV如何查找轮廓、获取边界框。代码:OpenCV提供了函数查找轮廓，需要以二值化图像作为输入、并指定些选项调用即可。我们以下图作为示例：二值化图像代码工程data/提供了小狗和红球的二值化掩膜图像：其使用预训练好的实例分割模型来生成的，脚本可见。模型检出结果，如下：模型用的MaskRCNN已有预测边

由OpenAI提供的ChatGPT/GPT4模型和CodeX模型能够很好的理解和生成业界大多数编程语言的逻辑和代码，然而在实际应用中，我们经常会在编码时使用到一些私有框架、包、协议和DSL等。由于相关模型没有学习最新网络数据，且这些私有数据通常也没有发布在公开网络上，OpenAI无法根据这些私有信息生成对应代码。

最近在项目中涉及到Excle的导入功能，通常是我们定义完模板供用户下载，用户按照模板填写完后上传；这里待下载模板位置为resource/excelTemplate/test.xlsx，尝试了四种读取方式，并且测试了四种读取方式分别的windows开发环境下(IDE中)读取和生产环境(linux下jar包运行读取)。第一种：ClassPath

QuadTree(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FQuadtree)四叉树顾名思义就是树状的数据结构，其每个节点有四个孩子节点，可将二维平面递归分割子区域。QuadTree常用于空间数据库索引，3D的椎体可见区域裁剪，甚至

PostgreSQL是我们经常选择的数据库之一。它不仅仅是关系型数据库，同时也添加了对JSON数据的支持、全文检索功能，以及其他扩展。2020年2月的总排名为第四名，关系型数据库中排名第四名。排名信息参考：DBEngines(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3

QuadTree(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FQuadtree)四叉树顾名思义就是树状的数据结构，其每个节点有四个孩子节点，可将二维平面递归分割子区域。QuadTree常用于空间数据库索引，3D的椎体可见区域裁剪，甚至

最近在项目中涉及到Excle的导入功能，通常是我们定义完模板供用户下载，用户按照模板填写完后上传；这里待下载模板位置为resource/excelTemplate/test.xlsx，尝试了四种读取方式，并且测试了四种读取方式分别的windows开发环境下(IDE中)读取和生产环境(linux下jar包运行读取)。第一种：ClassPath

要训练一个有效的深度学习模型来破解滑动验证码，首先需要大量的训练数据。这些数据包括滑动验证码的图片和对应的滑块位置。你可以通过爬虫技术从网站上收集这些数据，确保数据覆盖各种类型和难度的验证码。2.模型选择与训练在准备好数据后，接下来是选择合适的深度学习模型

最近在对接AI服务API时，发现ModelGate平台上线了新版，其聚合模型入口和用量统计的能力愈发完善。对于有多大模型需求、API频繁切换、团队灵活分工的场景，这次更新感受比较深，整理如下