ModelEngine 是一款面向 AI 开发者和业务人员的全流程工具，其低代码可视化编排能力让复杂的 AI 工作流构建变得简单高效。在新媒体内容创作场景中，从选题策划、文案生成到优化排版，每个环节都可拆解为智能体任务，通过 ModelEngine 的工作流编排实现自动化协同。例如，一个完整的新媒体内容创作流程通常包含创意策划、文案生成、文案优化、排版整合四个核心环节。在传统模式下，这需要策划、撰

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基于R语言caret包进行数据预处理，包含标准化处理，类距离计算等。

我们介绍了如何进行图形轮廓的检测、特征计算、轮廓近似处理。轮廓是由连续的曲线或边界组成的，能够准确地描述目标的形状。轮廓可以用于目标的识别、分类和形状分析。轮廓可以通过计算形状的特征（如面积、周长、重心等）来获取更多的信息。可以使用图像轮廓进行图像分割、边缘检测和图像增强等任务。🔎！《Opencv入门到项目实战》

图像金字塔可以将原始图像分解为一系列层级的图像，每个层级都代表了不同尺度的细节信息。比如说我们要做一些图像特征提取，在进行特征提取的时候，我们不仅仅对一张原始输入进行特征提取，而是在图像金字塔每一层当中都进行特征提取，而每一层特征提取出来的结果是不一样的，我们再把特征提取出来的结果融合在一起。

Opencv实现Sobel算子、Scharr算子、Laplacian算子

接下来我们正式进入项目实战部分，这一章要介绍的是一个信用卡号识别的项目。首先，我们来明确一下研究的问题，假设我们有一张信用卡如下所示，我们要做的就是识别出这上面卡号信息，然后会输出一个序列，第一个序列就是4020，第二序列是3400，第三个序列0234，第四个序列5678，也就是说此时我们不光是把这个数输出来，我们还要知道对应的位置。之前我们已经介绍了Opencv的各种图像基本操作，例如形态学操作

所谓因果推断，就是**寻找变量间因果关系，并估计由于因对果造成的效应大小**。它之所以重要，是因为因果关系一旦被准确衡量，那么只要控制了原因，我们就能得到想要的结果。例如我们知道了长高的原因，比如吃米饭是长高的唯一原因，那么如果我们想要长高，多吃米饭就可以了！因果推断应用到业务中也是一样，如果能发现某些事件与我们关心的业务指标间的因果关系，那么根据这些原因设计出有效的策略，就能得到我们想要的收益了

腐蚀操作是图像处理中常用的一种形态学操作，我们通常用于去除图像中的噪声、分割连通区域、减小目标物体的尺寸等。腐蚀操作的原理是，在给定的结构元素下，遍历图像的每个像素，并将其值替换为该像素周围邻域内像素的最小值。可以看到，这些斜线变得很浅，因为被他周围的黑色所影响，并且原始图像的字母也变得更小了，因为腐蚀操作减少了一部分信息。通过使用礼帽和黑帽操作，可以突出图像中细微的亮或暗结构，或者检测背景中的亮