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。

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

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前言动态化罗码（后文统称动态化）是一个全自主研发的一站式跨平台解决方案，一份代码，可以在iOS、Android、H5及华为HarmonyOS运行。在研发团队使用后可大幅降低研发人力成本；为业务提供实时触达、A/B触达等能力以提升业务投放效率；同时保障了C端

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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