一、根据人行征信，搭建一套人行特征库，要求： 1、枚举特征的类型，可以有多层分类 2、每类特征中，写2-5个指标的中英文名，对其中的1个写伪代码指标逻辑和sql逻辑 二、选择在用的特征自己写sql取出指标值，和特征出参进行比对 三、特征衍生有哪些方法，谈谈自己的想法

我可以回答这个问题。人行特征库的类型可以分为个人基本信息、信用信息、财务信息、行为信息等。其中，个人基本信息包括姓名、身份证号、性别、年龄等；信用信息包括信用卡额度、逾期次数、欠款金额等；财务信息包括收入、支出、负债等；行为信息包括消费习惯、社交圈等。

以信用信息为例，其中的指标可以包括信用卡额度、逾期次数、欠款金额等。其中，逾期次数的伪代码指标逻辑可以是：

if (逾期次数 > 0) {
return 1;
} else {
return 0;
}

对应的SQL逻辑可以是：

SELECT COUNT(*) FROM credit_info WHERE overdue_times > 0;

在选择在用的特征自己写SQL取出指标值时，可以使用类似以下的SQL语句：

SELECT credit_limit, overdue_times, debt_amount FROM credit_info WHERE user_id = '123456';

然后将取出的指标值与特征出参进行比对，以判断该用户的信用情况。

特征衍生的方法有很多，可以使用聚类、主成分分析、决策树等方法进行特征提取和降维。我的想法是，可以使用深度学习中的自编码器进行特征提取，将原始特征映射到一个低维空间中，从而提高特征的表达能力和分类效果。

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1. 读取图像：使用OpenCV中的imread()函数读取要检测的图像。

2. 预处理图像：可以使用一些图像处理技术来增强图像，例如灰度化、高斯滤波、边缘检测等。

3. 提取ROI：使用OpenCV中的ROI（Region of Interest）来提取感兴趣区域，即人行横道所在的区域。

4. 进行形态学操作：使用形态学操作来提取人行横道的轮廓。可以使用OpenCV中的morphologyEx()函数来进行形态学操作。

5. 提取轮廓：使用OpenCV中的findContours()函数来提取轮廓。

6. 进行筛选：对提取的轮廓进行筛选，只保留符合条件的轮廓。

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需要注意的是，以上步骤只是一种基本的方法，具体实现还需要根据具体情况进行调整和优化。

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