解释代码：cv2.rectangle(orgimg,(rect_area[0],rect_area[1]),(rect_area[2],rect_area[3]),(0,0,255),2)

时间: 2024-01-19 10:03:59 浏览: 148
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ct1.3.rar_Open CV C++_c++ cv_detect rectangle_open_open cv

这段代码使用了OpenCV库中的cv2.rectangle()函数，用于在图像上绘制矩形框。具体来说，它的作用是在orgimg（原始图像）上绘制一个矩形框，该矩形框的左上角坐标为(rect_area[0], rect_area[1])，右下角坐标为(rect_area[2], rect_area[3])，颜色为红色（(0,0,255)），线宽为2像素。其中，rect_area是一个四元组，表示矩形框的左上角和右下角坐标。
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class ImageViewer(QGraphicsView): def init(self, parent=None): super().init(parent) self.setScene(QGraphicsScene(self)) self.image_item = QGraphicsPixmapItem() self.select_rect_item = SelectRectItem() self.scene().addItem(self.image_item) self.scene().addItem(self.select_rect_item) self.start_point = None self.end_point = None def set_image(self, image): pixmap = QPixmap.fromImage(image) self.image_item.setPixmap(pixmap) self.setSceneRect(pixmap.rect()) def mousePressEvent(self, event): if event.button() == Qt.LeftButton: self.start_point = self.mapToScene(event.pos()) self.select_rect_item.set_rect(QRectF(self.start_point, QSizeF())) event.accept() else: super().mousePressEvent(event) def mouseReleaseEvent(self, event): if event.button() == Qt.LeftButton: self.end_point = self.mapToScene(event.pos()) rect = QRectF(self.start_point, self.end_point).normalized() x, y, w, h = rect.getRect() print("Selected rectangle: ({}, {}, {}, {})".format(x, y, w, h)) self.select_rect_item.setVisible(False) event.accept() else: super().mouseReleaseEvent(event))，每一行代码是什么意思

这段代码实现了一个基于 QGraphicsView 的图像查看器，可以用鼠标框选图像上的区域，并输出所选区域的坐标。 1. class ImageViewer(QGraphicsView):：定义了一个名为 ImageViewer 的类，继承自 QGraphicsView。 ...

请详细解释下这段代码Rect<float> FaceTracker::GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() const { std::vector<Rect<float>> faces = GetActiveFaceRectangles(); if (faces.empty()) { return Rect<float>(); } float min_x0 = 1.0f, min_y0 = 1.0f, max_x1 = 0.0f, max_y1 = 0.0f; for (const auto& f : faces) { min_x0 = std::min(f.left, min_x0); min_y0 = std::min(f.top, min_y0); max_x1 = std::max(f.right(), max_x1); max_y1 = std::max(f.bottom(), max_y1); } Rect<float> bounding_rect(min_x0, min_y0, max_x1 - min_x0, max_y1 - min_y0); VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active array: " << bounding_rect; // Transform the normalized rectangle in the active sensor array space to the // active stream space. const float active_array_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_array_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_array_dimension.height); const float active_stream_aspect_ratio = static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.width) / static_cast<float>(options_.active_stream_dimension.height); if (active_array_aspect_ratio < active_stream_aspect_ratio) { // The active stream is cropped into letterbox with smaller height than the // active sensor array. Adjust the y coordinates accordingly. const float height_ratio = active_array_aspect_ratio / active_stream_aspect_ratio; bounding_rect.height = std::min(bounding_rect.height / height_ratio, 1.0f); const float y_offset = (1.0f - height_ratio) / 2; bounding_rect.top = std::max(bounding_rect.top - y_offset, 0.0f) / height_ratio; } else { // The active stream is cropped into pillarbox with smaller width than the // active sensor array. Adjust the x coordinates accordingly. const float width_ratio = active_stream_aspect_ratio / active_array_aspect_ratio; bounding_rect.width = std::min(bounding_rect.width / width_ratio, 1.0f); const float x_offset = (1.0f - width_ratio) / 2; bounding_rect.left = std::max(bounding_rect.left - x_offset, 0.0f) / width_ratio; } VLOGF(2) << "Active bounding rect w.r.t active stream: " << bounding_rect; return bounding_rect; }

这段代码是一个类 FaceTracker 的成员函数 GetActiveBoundingRectangleOnActiveStream() 的实现。 该函数的作用是获取当前活动视频流中人脸的包围矩形，也就是所有人脸的最小矩形，返回一个 Rect<float> 类型的对象...

import pygame import math from pygame.sprite import Sprite class Detector(Sprite): def __init__(self, screen, robot, dusts): super().__init__() # initialize detector and its location self.screen = screen self.robot = robot self.dusts = dusts # load image and get rectangle self.image = pygame.image.load('images/detector.png').convert_alpha() self.rect = self.image.get_rect() def get_nearest_dust(self): # Obtain the nearest location information of dust nearest_dust = None min_distance = float('inf') for dust in self.dusts: distance = math.sqrt((dust.rect.centerx - self.robot.rect.centerx) ** 2 + (dust.rect.centery - self.robot.rect.centery) ** 2) if distance < min_distance and distance <= 1: nearest_dust = dust min_distance = distance return nearest_dust def blitme(self): # Draw the detector at the specific location self.screen.blit(self.image, self.rect) def update(self): # Update position to be at the center of the robot self.rect.center = self.robot.rect.center

这段代码是一个名为 "Detector" 的类，继承自 Pygame 的 Sprite 类。它用于表示一个探测器，可以检测到最近的灰尘。在初始化时，它接收屏幕、机器人和灰尘的参数，并加载探测器的图像。get_nearest_dust() 方法用于...

cv::Rect r = get_rect(color_img, res_box.bbox); cv::Point2i tl = r.tl(); cv::Point2i br = r.br(); resized_box = {float(tl.x), float(tl.y), float(br.x), float(br.y)}; cv::rectangle(color_img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(color_img, class_names[res_box.class_id], cv::Point(r.x, r.y - 1), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF, 0xFF), 2);

然后，使用 cv::rectangle 函数在 color_img 图像上绘制一个矩形框，使用 cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36) 设置框的颜色为绿色，线宽为2。 最后，使用 cv::putText 函数在 color_img 图像上添加类别名称...

AttributeError: 'kivy.graphics.vertex_instructions.Rectangle' object has no attribute 'rgba'

根据提供的引用内容，当使用kivy.graphics.vertex_instructions.Rectangle对象时，如果尝试访问其rgba属性，可能会出现AttributeError: 'kivy.graphics.vertex_instructions.Rectangle' object has no attribute '...

import pygame import math from pygame.sprite import Sprite class Robot(Sprite): def __init__(self, screen): # initialize robot and its location 初始化机器人及其位置 self.screen = screen # load image and get rectangle 加载图像并获取矩形 self.image = pygame.image.load('images/robot.png').convert_alpha() self.rect = self.image.get_rect() self.screen_rect = screen.get_rect() # put sweeper on the center of window 把扫地机器人放在界面中央 self.rect.center = self.screen_rect.center # 初始角度 self.angle = 0 self.moving_speed = [1, 1] self.moving_pos = [self.rect.centerx, self.rect.centery] self.moving_right = False self.moving_left = False def blitme(self): # buld the sweeper at the specific location 把扫地机器人放在特定的位置 self.screen.blit(self.image, self.rect) def update(self, new_robot): # 旋转图片(注意：这里要搞一个新变量，存储旋转后的图片） new_robot.image = pygame.transform.rotate(self.image, self.angle) # 校正旋转图片的中心点 new_robot.rect = new_robot.image.get_rect(center=self.rect.center) self.moving_pos[0] -= math.sin(self.angle / 180 * math.pi) * self.moving_speed[0] self.moving_pos[1] -= math.cos(self.angle / 180 * math.pi) * self.moving_speed[1] self.rect.centerx = self.moving_pos[0] self.rect.centery = self.moving_pos[1] # 右转的处理 if self.moving_right: self.angle -= 1 if self.angle < -180: self.angle = 360 + self.angle # 左转的处理 if self.moving_left: self.angle += 1 if self.angle > 180: self.angle = self.angle - 360 # 上下边界反弹的处理 if (self.rect.top <= 0 and -90 < self.angle < 90) or ( self.rect.bottom >= self.screen_rect.height and (self.angle > 90 or self.angle < -90)): self.angle = 180 - self.angle # 左右边界反弹的处理 if (self.rect.left <= 0 and 0 < self.angle < 180) or ( self.rect.right >= self.screen_rect.width and (self.angle > 180 or self.angle < 0)): self.angle = - self.angle

这是一个使用Pygame库创建的机器人类。它继承自Sprite类，并用于表示一个机器人在屏幕上的移动和旋转。在初始化方法中，它加载机器人图像，并设置其初始位置在屏幕中心。它还定义了一些属性，如角度、移动速度和移动...

Canvas { id: canvas // ... Rectangle { id: rect x: 100 y: 100 width: 50 height: 50 color: "red" // 当选中该图形时，添加一个SelectionBox元素 property bool selected: false MouseArea { anchors.fill: parent onClicked: { rect.selected = true; } } // 监听属性变化，添加或移除SelectionBox元素 onSelectedChanged: { if (selected) { var selectionBox = canvas.createSelectionBox(rect); selectionBox.rotation = rect.rotation; selectionBox.scaleX = rect.scaleX; selectionBox.scaleY = rect.scaleY; } else { canvas.removeSelectionBox(rect); } } } function createSelectionBox(item) { // ... } function removeSelectionBox(item) { // ... } }希望你完善这段代码

好的，我来帮你完善这段代码。这段代码实现了一个Canvas元素，其中包含一个红色的矩形，当该矩形被选中时，会添加一个SelectionBox元素。 首先，我们需要定义SelectionBox元素的样式和属性。在Canvas元素中添加如下...

contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) img_bgr = cv2.cvtColor(imm, cv2.COLOR_GRAY2BGR) # 绘制边缘 # imm = cv2.drawContours(img_bgr, contours, -1, (0, 0, 255), 1) # 遍历轮廓 rects = [] for contour in contours: rect = cv2.minAreaRect(contour) rects.append(rect) box = cv2.boxPoints(rect) box = np.int0(box) cv2.drawContours(img_bgr, [box], 0, (0, 0, 255), 2) for i, rect in enumerate(sorted(rects, key=lambda x: x[1][0] * x[1][1], reverse=True)): print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')打印的具体是什么帮我再加上矩形轮廓的四个角的坐标

除了之前提到的矩形的信息，... print(f'Rank {i + 1}: Size={rect[1][0] * rect[1][1]:.0f}, ({int(rect[0][0])}, {int(rect[0][1])}), Width={rect[1][0]:.0f}, Height={rect[1][1]:.0f}, Angle={rect[2]:.0f}')

帮我优化一下代码if r1: img.draw_rectangle(r1)#在图像上绘制一个矩形框 if r2: img.draw_rectangle(r2) if r3： img.draw_rectangle(r3)

可以使用一个 for 循环来遍历矩形框列表，这样可以避免重复的代码： rects = [r1, r2, r3] for rect in rects: if rect: img.draw_rectangle(rect) 这样就可以将代码优化为更简洁的形式，并且可以处理...

for contour in contours: area = cv2.contourArea(contour) if(area>10): print("area:",area) x,y,w,h = cv2.boundingRect(contour) rect = (x,y,w,h) train_chars = cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) roi = img[y:y + h, x:x + w] plt.imshow(train_chars) plt.imshow(roi) resize_roi = cv2.resize(roi,(20,30)) roi_float = resize_roi.astype(np.float32) #plt.show(resize_roi) train_data = np.append(train_data, roi_float.reshape(1, -1), axis=0) print("reshape roi",roi_float.reshape(1, -1)) train_data怎么初始化

在代码中没有看到 train_data 的初始化过程，但可以根据代码推断出其应该是一个 numpy 数组，用于存储处理后的字符图像数据。因此，可以在代码开始处添加如下初始化语句： train_data = np.empty((0, 20*30),...

self.screen_rect = ai_game.screen.get_rect()

By storing this rectangle object in the "self.screen_rect" attribute, it can be accessed throughout the class to determine the boundaries of the screen. This can be useful for things like checking if ...

class Rectangle: def __init__(self, width, height): self.width = width self.height = height def getLength(self): return 2 * (self.width + self.height) def getArea(self): return self.width * self.heightrect = Rectangle(10, 20)print("矩形的周长为：", rect.getLength())print("矩形的面积为：", rect.getArea())Java语言

在代码的最后，创建了一个 Rectangle 对象 rect，并调用了其两个方法。如果你需要 Java 版本的实现，可以参考下面的代码： java public class Rectangle { private int width; private int height; public ...

Canvas { id: canvas // ... Rectangle { id: rect x: 100 y: 100 width: 50 height: 50 color: "red" property bool selected: false MouseArea { anchors.fill: parent onClicked: { rect.selected = true; } } onSelectedChanged: { if (selected) { var selectionBox = canvas.createSelectionBox(rect); selectionBox.rotation = rect.rotation; selectionBox.scaleX = rect.scaleX; selectionBox.scaleY = rect.scaleY; } else { canvas.removeSelectionBox(rect); } } } Rectangle { id: selectionBox color: "transparent" border.color: "blue" border.width: 2 visible: false rotation: 0 scaleX: 1 scaleY: 1 } function createSelectionBox(item) { if (item.parent === canvas) { selectionBox.x = item.x - 5; selectionBox.y = item.y - 5; selectionBox.width = item.width + 10; selectionBox.height = item.height + 10; selectionBox.visible = true; canvas.setChildIndex(selectionBox, canvas.children.length - 1); return selectionBox; } } function removeSelectionBox(item) { if (selectionBox.parent === canvas) { selectionBox.visible = false; } }}代码中的scaleX与scaleY被认定为不合法的定义，应该如何处理

在这段代码中，scaleX和scaleY被认为是不合法的定义，是因为Canvas并没有这两个属性。如果你想要给Canvas设置缩放比例，可以使用scale属性。 如果你想要在Canvas中创建一个带缩放和旋转的选择框，你可以为Canvas...

from PyQt5.QtWidgets import * from PyQt5.QtGui import * from PyQt5.QtCore import * class GraphicsView(QGraphicsView): def init(self, parent=None): super(GraphicsView, self).init(parent) self.setDragMode(QGraphicsView.RubberBandDrag) def mousePressEvent(self, event): if event.button() == Qt.LeftButton: self.origin = event.pos() self.rubberBand = QRubberBand(QRubberBand.Rectangle, self) self.rubberBand.setGeometry(QRect(self.origin, QSize())) self.rubberBand.setStyleSheet("background-color: rgba(255, 0, 0, 50);") self.rubberBand.show() super(GraphicsView, self).mousePressEvent(event) def mouseMoveEvent(self, event): if self.rubberBand.isVisible(): self.rubberBand.setGeometry(QRect(self.origin, event.pos()).normalized()) super(GraphicsView, self).mouseMoveEvent(event) def mouseReleaseEvent(self, event): if event.button() == Qt.LeftButton: self.rubberBand.hide() rect = self.viewport().rect().intersected(self.rubberBand.geometry()) rect_mapped = self.mapToScene(rect).boundingRect() print(rect_mapped) super(GraphicsView, self).mouseReleaseEvent(event) class MainWindow(QMainWindow): def init(self): super().init() self.graphics_view = GraphicsView(self) self.scene = QGraphicsScene(self.graphics_view) self.graphics_view.setScene(self.scene) self.image = QImage("E:/123.bmp") self.pixmap = QPixmap.fromImage(self.image) self.scene.addPixmap(self.pixmap) self.setCentralWidget(self.graphics_view) if name == 'main': import sys app = QApplication(sys.argv) window = MainWindow() window.setGeometry(500, 200, 800, 600) window.show() sys.exit(app.exec_()) 在这个代码上，增加滑动滚轮可根据鼠标位置进行放大缩小

zoom_factor = 1.2 if event.angleDelta().y() > 0 else 1 / 1.2 # 缩放视图 self.scale(zoom_factor, zoom_factor) # 将视图中心点移动到鼠标位置 view_center_after = self.mapFromScene(scene_pos).toPoint...

import sensor, image, time from pyb import UART import json yellow_threshold = (79, 100, -7, 6, 4, 41) sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QQVGA) sensor.skip_frames(10) sensor.set_auto_whitebal(False) clock = time.clock() uart = UART(3, 115200) def find_max(blobs): max_size=0 for blob in blobs: if blob.pixels() > max_size: max_blob=blob max_size = blob.pixels() return max_blob while(True): img = sensor.snapshot() blobs = img.find_blobs([yellow_threshold]) if blobs: max_blob=find_max(blobs) print('sum :', len(blobs)) img.draw_rectangle(max_blob.rect()) img.draw_cross(max_blob.cx(), max_blob.cy()) output_str="[%d,%d]" % (max_blob.cx(),max_blob.cy()) print('you send:',output_str) uart.write(output_str+'\r\n') else: print('not found!')

这段代码是一个基于OpenMV摄像头的颜色识别程序。程序的功能是识别图像中的黄色物体并通过UART串口发送物体的中心坐标。 该程序的主要逻辑如下： 1. 导入所需的库和模块。 2. 设置黄色物体的颜色阈值。 3. 初始化...

这段代码怎么打印控制台X Y坐标for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); cv::rectangle(img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(img, std::to_string(r.x) + "," + std::to_string(r.y), cv::Point(r.x, r.y - 15), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF, 0xFF), 2); }

cv::rectangle(img, r, cv::Scalar(0x27, 0xC1, 0x36), 2); cv::putText(img, std::to_string(r.x) + "," + std::to_string(r.y), cv::Point(r.x, r.y - 15), cv::FONT_HERSHEY_PLAIN, 1.2, cv::Scalar(0xFF, 0xFF...

写下这段代码怎么绘制框doInference(*trt->context, trt->stream, trt->buffers, trt->data, trt->prob, BATCH_SIZE); std::vector<std::vectorYolo::Detection> batch_res(1); auto& res = batch_res[0]; nms(res, &trt->prob[0 * OUTPUT_SIZE], CONF_THRESH, NMS_THRESH); int len = res.size(); // 结果数组 float(*res_array)[6] = new float[len][6]; // 得到所有目标的数据 for (size_t j = 0; j < res.size(); j++) { cv::Rect r = get_rect(img, res[j].bbox); res_array[j][0] = r.x; res_array[j][1] = r.y; res_array[j][2] = r.width; res_array[j][3] = r.height; res_array[j][4] = res[j].class_id; res_array[j][5] = res[j].conf;

cv::rectangle(img, cv::Point(left, top), cv::Point(right, bottom), cv::Scalar(0, 255, 0), 2); 其中，cv::Scalar(0, 255, 0) 表示绘制框的颜色，2 表示绘制框的线宽。 完整代码如下： c++ do...

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资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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自动化缺失值处理脚本编写

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