基于Microsoft Visual Studio 2008环境（具体项目类型为“Visual C#”→“Office” →“2007”→“Word2007 外接程序”），用C#语言开发实现的Word2007扩展插件，对Word文档的处理入库很有用，尤其针对项目，有时候需要将用户给的上万个word文档里数据整理入库（SQL或者Oracle数据库），这个时候就要考虑怎么去读这些word文档，通常用户给的word文档比较规范，对于规范的word文档比较好写程序去读取，但是还是代码不少，还要反复测试，另外就是用户给的上万个word文档格式可能不完全相同，比如一开始省里面定制了一个很规范的word文档，发下去给所有的县市去收集数据，但是发下去后可能下面的县市会对模板进行一定的修改，或者是因为填写人不小心把文档结构进行了微调或者进行了增删，这个时候要100%的将数据入库是比较困难的，如果写程序去读是需要写几套策略去读的，这样工作量就相当大，并且可能需要很多人配合去检查数据表格或者调整表格格式，为解决这个问题，本人就想到有没有一种更简单的办法，因此累计花了三四天的时间诞生了这个智能书签插入工具。一般我们搞开发的时候用到的是事先做好一个word模板，在相应位置插入书签，然后程序里在需要导出表格的时候就调用这个模板，往插了书签的地方写文本或者图片，反向思考，这让我想到了能不能往用户给的上万个word文档里先插入书签，然后我们再写程序去直接读取插了书签的word文档，这样的好处是显而易见的：第一，不管用户给的表格规范不规范，都可以以一定的策略将书签准确无误的插到预期位置；第二，一旦文档里插入了书签，读取word文档的程序会变得很简单，原来上千上万行的代码会精简到几百或者最多几千行代码；第三，这个书签插入工具是通用工具，可以灵活的应对各种格式的文档，一旦做好了就不需要修改或者很少修改；第四，对文档的处理更灵活，更容易分工合作，更容易查错和进行批处理。当然，这个工具也必须满足几个条件：第一，书签插入的大量工作必须是智能化的；第二，用策略不能完全插入到预期位置的书签，需要有人工插入的功能；第三，需要有质量检查的功能。而这些在本插件里已经完全解决，唯一不足的是效率还是没有预期那么好，但是，相对于人工处理或者反复写程序去读取文档，该工具绝对可以省去很多时间和人力物力。该工具绝对是世界上独一无二的，当然如果需要更多功能，聪明的你也可以继续发挥哦……

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import cv2 import numpy as np import copy ''' 包含多个区域的最小外接矩形''' image = cv2.imread('./label.png') B, G, R = cv2.split(image) ret, thresh = cv2.threshold(G, 128, 255, cv2.THRESH_BINARY) print(thresh.shape) # 单通道复制为三通道 ...代替所有的：： 3 增加后的通道数 2 轴 GGG = np.repeat(G[...,np.newaxis], 3, 2) print(GGG.sha

nacos外接mysql初始化的sql

DOS界面，找图像中最大的轮廓、画外接矩形，计算矩形度

7寸屏幕和驱动连接电脑效果

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存储器接口分为ROM接口和RAM接口两种。ROM包括EPROM和FLASH，而RAM主要是指SRAM。TMS320C5409具有32K字的片内RAM和16K字的掩膜ROM。但是在DSP应用的很多场合，尤其是带信号存储DSP应用来说，TMS320C5409片内存储资源是远远不够用的。因此设计一个TMS320C5409硬件系统一般应该包括其与EPROM/FLASH和SRAM的接口设计，以存放程序和数据

主要介绍了Python实现图片查找轮廓、多边形拟合、最小外接矩形代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

提出了一种新的图像中人眼检测算法，在一幅已知的人脸图像中首先采用同态滤波算法增强图像的对比度，然后利用迭代式阈值选择法对图像进行二值化处理，根据传统的先验知识获得眼睛的候选区域。根据眼睛的构造提出了一种基于最小外接矩形的自定义模板来实现眼睛的最终定位并利用区域质心标定出了眼睛区域的中心位置。实验证明，本算法简单实用，能够有效地实施人眼的检测，具有较高的检测精度。