形状数是解决弗里曼链码旋转依赖性和起点依赖性的关键方法。它通过一阶差分运算消除旋转影响，再通过循环移位选取最小数值序列实现起点不变性，从而为同一形状生成唯一标识。计算过程包括：确定链码方向数（4或8方向）、计算一阶差分序列、生成所有循环移位序列并选取最小值。形状数具有归一化、低冗余的特点，广泛应用于形状匹配、目标识别和图像检索等领域，成为数字图像处理中重要的形状描述工具。

灰度腐蚀和膨胀是图像形态学处理的核心技术。腐蚀通过取局部最小值使图像变暗，收缩亮区域；膨胀取局部最大值使图像变亮，扩张亮区域。结构元素可以是平坦（权重均匀）或非平坦（带权重），前者实现全局调整，后者能更精细控制局部效果。二者结合能实现去噪、边缘增强、图像分割等应用，如开闭运算去噪、形态学梯度提取边缘、修复图像细节等，在医学影像、文字识别等领域有重要作用。

Python 凭借简洁语法、丰富库及活跃社区，构建了覆盖 “请求 - 解析 - 动态处理 - 反爬 - 存储 - 扩展” 全流程的爬虫生态。生态兼具分层设计与灵活性，适配从新手到企业级需求，正融合 AI 向智能化、合规化演进。

数据上报、数据集中，采用N+1模式，将地理上分布于多点的下辖部门日常产生的业务数据同步汇聚到数据中心，汇聚后的数据包含原始业务数据所有信息，用于集中共享或向大数据平台提供输入数据。