Canny边缘检测是一种经典的边缘检测算法，由John F. Canny在1986年提出，被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域2。噪声抑制。首先，通过使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以去除图像中的噪声。计算梯度幅值和方向。使用Sobel算子计算图像中每个像素点的水平和垂直方向的梯度值。然后，根据梯度值计算每个像素点的梯度幅值和方向。非极大值抑制。在计算得到的梯度幅值图像上进行非极大值抑制，将边缘

cv2.erode() 是 OpenCV (一个开源的计算机视觉和机器学习库) 中的一个函数，用于对图像进行腐蚀操作。腐蚀是一种形态学操作，通常用于减小图像中前景对象的尺寸或消除小的对象。在这个示例中，我们首先读取一个灰度图像，然后定义一个 5x5 的矩形核。接着，我们使用 cv2.dilate() 函数对图像进行两次膨胀操作，并将结果显示出来。在这个示例中，我们首先读取一个灰度图像，然后定义一个

cv2.Sobel 的输出通常是一个与输入图像同样大小的图像，但是数据类型和范围可能会有所不同。通常，输出图像的数据类型会是 np.int16 或 np.float32，并且边缘检测的结果可能是负值。在这个例子中，cv2.CV_64F 被用作输出图像的深度，这是因为 Sobel 边缘检测的结果可能会包含负数，而 np.int16 类型无法表示负数。这个函数在处理需要显示的结果时特别有用，因为许多图

由于 Scharr 算子的输出可能是负值，并且可能超出了标准的 0-255 显示范围，我们使用 cv2.convertScaleAbs 将输出转换为非负值，并将其缩放到可以显示的范围内。cv2.Scharr 是 OpenCV 中另一个用于边缘检测的算子，与 Sobel 算子类似，但是 Scharr 算子通常能得到更精确的结果，因为它使用了更小的核（通常是 3x3）并进行了更精确的计算。Scharr

然后，我们使用 cv2.cvtColor() 将这个图像转换为灰度图像，并使用 cv2.imshow() 显示转换后的图像。最后，我们使用 cv2.waitKey() 等待用户按键，并使用 cv2.destroyAllWindows() 关闭所有打开的窗口。在OpenCV中，cv2.cvtColor() 是一个非常重要的函数，用于在不同的颜色空间之间转换图像。由于不同的图像处理算法和颜色分析可能需

优点。forward_list具有插入、删除表项速度快、消耗内存空间少的特点，因此被广泛用于排序算法1。缺点。forward_list只能向前遍历，不能在常量时间内随机访问任意成员，对成员的访问需要线性时间代价；存储链接信息需要消耗内存，特别是当包含大量的小规模成员时；forward_list出于效率考虑，有意不提供size()成员函数，获取forward_list所包含的成员个数需要用std::

这是与end()方法的一个重要区别，end()返回的迭代器指向vector的最后一个元素之后的位置，同样也不能被解引用，但是在逻辑上它更接近vector的末尾。同样地，你也不能通过crend()返回的迭代器来修改vector中的元素，即使你尝试这样做，编译器也会阻止你，因为crend()返回的是常量反向迭代器。在C++中，std::vector的rend()成员函数返回一个指向vector的反向迭

在C++中，std::vector::assign 成员函数的一种常见用法是通过指定元素数量和要填充的值来替换向量中的所有元素。在C++中，std::vector（以及其他许多STL容器，如std::list, std::deque, std::string等）提供了一个swap成员函数，用于交换两个容器的内容。在这个例子中，std::swap(c1, c2)调用了std::swap的特化版本，该

在这个例子中，原始的vector {1, 2, 3, 4, 5} 通过 resize(10, 100) 被调整到了10个元素的大小。然后，我们创建了一个std::vector类型的vector，并使用emplace_back在vector的末尾添加了一个MyClass的实例，通过直接传递构造函数的参数来就地构造这个实例。注意，如果你想要用特定的值来初始化新添加的元素，你可以给resize函数传递第

但是，需要注意的是，由于对象的身份标识符是内存地址的整数表示，所以它可能因程序的运行环境和垃圾回收等因素而变化，因此不应该被用于持久化对象的唯一标识。这个“身份”标识符是对象在内存中的唯一地址，它对于该对象的生命周期来说是恒定的，即只要对象存在，它的 id() 值就不会改变。在 Python 中，对象的身份是唯一的，即使两个对象的内容完全相同（例如两个包含相同元素的列表），它们的 id() 值也会