创建文本时用default举例一段代码

好的，下面是一个使用DEFAULT设置文本列默认值的例子：

CREATE TABLE my_text_table (
    id INT PRIMARY KEY,
    my_text_column TEXT DEFAULT 'Hello, World!'
);

在这个例子中，我们创建了一个包含id和my_text_column两个列的表。my_text_column列的默认值被设置为'Hello, World!'，这意味着如果在插入记录时没有为my_text_column指定具体的值，该列将被自动设置为'Hello, World!'。例如，以下INSERT语句将向表中插入一条记录，其中id为1，my_text_column的值将自动设置为'Hello, World!'，因为我们没有为该列指定具体的值：

INSERT INTO my_text_table (id) VALUES (1);

如果您希望在插入记录时指定自定义的值，可以简单地在INSERT语句中为该列提供一个值：

INSERT INTO my_text_table (id, my_text_column) VALUES (2, 'My custom text value');

在这个例子中，我们插入了另一条记录，其中id为2，my_text_column的值为'My custom text value'。注意，由于我们在INSERT语句中为my_text_column提供了一个值，该值将覆盖默认值。

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举例使用easyx中inputbox函数的一段代码

以下是一个使用easyx中inputbox函数的示例代码：

#include <graphics.h>
#include <conio.h>

int main()
{
    initgraph(640, 480);
    
    //输入框中的默认文本
    char text[] = "请输入您的姓名：";
    //输入框中的输入内容
    char input[50];
    
    //调用inputbox函数
    inputbox(input, 50, text, "输入框", NULL, 100, 100, true);
    
    //输出输入内容
    outtextxy(100, 200, input);
    
    getch();
    closegraph();
    return 0;
}

以上代码中，我们通过调用inputbox函数，弹出一个输入框，让用户输入姓名，最终将输入的内容输出到屏幕上。其中，inputbox函数的具体用法如下：

inputbox(char* str, int len, const char* text, const char* caption = "输入框", const char* defaultvalue = NULL, int x = -1, int y = -1, bool password = false);

- str：输入框中用户输入的内容将保存在这里；
- len：str字符串的大小，即最大允许输入的字符数；
- text：输入框中的默认文本；
- caption：输入框的标题；
- defaultvalue：输入框中的默认值；
- x、y：输入框的左上角坐标，若为-1，则表示居中显示；
- password：是否为密码框，若为true，则输入的字符将被替换为*。

解释一下计算机视觉礼帽操作，并举例一段代码

### 回答1：

计算机视觉礼帽操作是一种用于图像处理的算法，它使用了若干技术来检测和识别图像中的特征，然后通过这些特征来识别和处理图像。举例来说，一段代码可以使用计算机视觉礼帽操作来检测图像中的人脸：import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread("input.jpg")
# 创建人脸检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
# 使用人脸检测器检测图像中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
# 在图像中绘制矩形框
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 展示检测结果
cv2.imshow("Face Detection", image)
cv2.waitKey(0)

### 回答2：
计算机视觉中的礼帽操作是一种基于数学和图像处理技术的图像操作方法。它通过计算图像的梯度信息，可以增强或突出图像中的边缘特征，使目标物体的轮廓更加明显，从而便于后续的图像分析和处理。

礼帽操作的基本原理是通过对原始图像进行形态学顶帽变换来实现。形态学顶帽变换是将原始图像减去其进行开运算后得到的图像，从而得到了图像中比原始图像亮的小亮斑区域。这个小亮斑区域通常代表了图像中的边界和细节信息。而这个小亮斑区域就是礼帽操作得到的结果。

下面是使用Python和OpenCV库实现礼帽操作的一个简单例子：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义礼帽（top-hat）核
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)

# 进行礼帽操作
tophat = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)

# 显示原始图像和礼帽操作结果
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Top Hat Operation', tophat)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，首先读取了一张灰度图像。然后定义了一个5x5的正方形核。接下来使用OpenCV库中的`cv2.morphologyEx()`函数对图像应用了礼帽操作，并将结果保存在`tophat`变量中。最后，通过`cv2.imshow()`函数将原始图像和礼帽操作结果显示出来。

这段代码实现了对输入图像进行礼帽操作，并显示了礼帽操作前后的图像。通过礼帽操作，可以将图像中的边缘和细节信息凸显出来，有助于后续的图像处理和分析任务。