1. python+opencv如何從圖片中識別並切割出所有矩形
在圖像處理中，識別並切割出所有矩形是常見需求。使用Python與OpenCV庫能輕松實現這一目標。關鍵在於找到圖像中的輪廓並篩選出矩形。具體步驟如下：
首先，載入並預處理圖像。利用OpenCV庫的imread函數載入圖像，然後通過閾值化、高斯模糊等操作，減少圖像雜訊，增強輪廓特徵。
接著，使用findContours函數，通過cv2.findContours函數找到圖像中的輪廓。這一函數返回所有輪廓的鏈式結構，通過這一鏈式結構可以訪問到每一個輪廓的屬性。
接下來，對找到的輪廓進行迭代。對於每個輪廓，利用cv2.approxPolyDP函數簡化輪廓，以便更好地識別其形狀。矩形輪廓的簡化後形狀會非常接近一個四邊形。
隨後，計算簡化後的輪廓周長。周長是判斷輪廓形狀的重要指標。通過比較各個輪廓的周長，可以篩選出接近矩形的輪廓。通常，接近矩形的輪廓的周長會呈現出一定的規律性。
篩選出具有特定周長的輪廓後，還需要進一步驗證這些輪廓是否真的為矩形。可以利用輪廓的最小外接矩形屬性進行驗證。最小外接矩形屬性包含了矩形的寬度、高度、角度等信息。
如果一個輪廓的最小外接矩形角度接近0度或180度，且其寬高比在特定范圍內（例如2:1至4:1），那麼可以判斷該輪廓為矩形。反之，則可以排除。
最後，根據驗證結果，將識別出的矩形輪廓在原圖像上進行標注，並切割出矩形部分。可以通過cv2.drawContours函數在圖像上繪制出矩形輪廓，使用numpy庫將矩形部分從原圖像中切割出來。
通過以上步驟，可以實現從圖像中識別並切割出所有矩形。請注意，這是一個基礎示例代碼，實際應用中可能需要根據具體需求進行調整和優化，比如引入更高級的圖像處理技術、調整參數等。
2. 如何畫出圖像識別所得到的多元函數圖像
最重要的就是確定對稱軸。
對稱軸為x=-b/2a
得到這個x後，再把這個x代入函數就能求出頂點y的坐標。
然後設x=0，可得y軸上的截距，找到這個交點關於對稱軸的對稱點，就可以大致畫出二次函數圖像了。
例如y=x2+4x+5
由方法，確定函數對稱軸為x=-2，當x=-2時，y=1，這就是二次函數的頂點。
當x=0時，y=5，得截距，其關於對稱軸的對稱點為x=-4，y=5
這樣這個函數的大致圖像就可以畫出來了。
3. wps怎麼識別圖片中數學公式
在生成的圖表位置，單擊滑鼠右鍵，「添加趨勢線」，然後在趨勢線上雙擊，在「設置趨勢線格式」中，勾選「顯示公式」，即可。
wps表格中將圖片上加入公式的方式：打開WPS表格，選中需要顯示公式的單元格區域。點擊公式。再點擊顯示公式。選擇數據區域，在插入選項下的圖表中，選擇需要的圖表類型。
zd可以用文本地址公式內：=SUM(INDIRECT(a2：a&COUNTIF(A：A，0)+1))這個公式可以計算自動增加的行里的數據。
關鍵是自定義公式，不適用vlookup函數，只能用index函數。
先打開WPS中的「插入」菜單。選擇「公式」選項，點擊進入。此時屏幕上跳轉出現一個大的虛框，這個虛框就是公式編輯區。輸入「y=」，在欄目中尋找需要添加的公式符號，進行編輯即可。
用INDEX+MATCH函數，可以根據單元格內容，顯示相應的圖片。