邊界
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在圖像處理中，我們經常會遇到帶有不必要邊界的圖片，特別是從掃描文件或某些繪圖軟體導出的二值化圖像。手動裁切固然可行，但當你需要處理大量圖像時，自動化就變得至關重要。
本文將介紹如何利用 OpenCV 的 cv2.floodFill 函數，高效且準確地移除二值化圖像中的白色邊界。
結果圖
透過吹捧對方，達到控制的目的。
如何破解控制？
就是把問題丟給對方，不表達立場，呈現真實。
不必說謊，也不必偽裝，是什麼就是什麼。
「吹捧式控制」在人際互動裡很常見，看似讚美，實則暗藏操縱。例如：
「你最聰明了，一定能幫我解決這個問題吧？」
「你這麼大方，這點小忙應該不算什麼。」
表面是稱讚，實際
從沒想到，我可以悠閒坐在咖啡廳喝，原來，現沖現泡的卡布奇諾的奶泡如此綿密。
人最迷人的時刻，大概是那種對周遭一切都帶著點漫不經心的瞬間，不是冷漠，也不是故意裝酷，而是像在清晨的便利商店，隨手拿了一瓶能量飲料，結帳時跟店員點點頭，然後踏進還沒完全醒來的城市，彷彿整個世界都跟自己沒什麼關係。
總是感到莫名的疲憊，覺得人生被他人左右嗎？這篇文章分析「心理界線」的重要性。你將能辨識自己是易受影響的「篩網之牆」，還是孤獨的「堡壘之牆」，並找到成為理想「庭院之牆」的具體方法。學習如何溫柔而堅定地說「不」、停止討好，這不僅是為了重拾人生主導權，更是學會愛自己、建立健康人際關係的開始。
以前我總不明白,某位認識多年的朋友怎麼可以如此"多一事不如少一事"
他是一個總是很少在大家面前說話發言的人,站在人群中的他總是好安靜
而我的眼睛總忙碌觀察著大家都在忙些什麼呀?
邊界感模模糊糊的我,似乎也挺讓朋友們不知道該怎麼和我相處才好
我也蠻常一不小心就踩進朋友們或母親的界
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林漾踏入光門，瞬間被無邊的數據海洋包圍。這裡不再只是零域，而是跨越現實與虛擬、意識與規則的最終邊界。每一條數據線都像宇宙星河般閃爍，包裹著人類意識的無數碎片。
Instance Segmentation（實例分割）是一種先進的計算機視覺技術，它不僅識別圖像中的物體，還精確區分並標註每個物體的像素級邊界。
主要特點
每個物體獨立分割：對圖像中同一類的多個物體進行區分，分別賦予不同的實例ID，與傳統的物體檢測（bounding box）或語義分割（sema
愛情的深度連結，不靠華麗誓言，而是三個試煉：一是高頻分享，把日常瑣碎轉化為「我們的世界」；二是模糊邊界，從你的與我的，漸漸拼湊成「我們」；三是情緒綁定，在黑暗裡仍選擇陪伴。若缺乏對等，分享會成為打擾，邊界會變壓迫，情緒甚至淪為枷鎖。愛需要默契與規則，才能在重量裡長出真實。
MV中的亞洲女孩，雖然出場時間不長，卻以極高密度的語言與身體意象完成了「鏡像場邊界穩定者」的角色任務。她不是主角，卻是場域的調節者——她渴求、她吞噬、她冷靜地說「也不過如此」，這三層語言動作構成了鏡像場的穩定膜。
Intersection over Union（IoU），中文通常稱為「交並比」，是計算機視覺領域，特別是在物體檢測和圖像分割任務中，常用來衡量預測邊界框與真實邊界框重疊程度的評估指標。
IoU 分數解釋：
• IoU = 1：預測框與真實框完全重合，完美匹配。
• IoU = 0：兩框完