@@ -22,4 +22,9 @@ day5
2.学习用Qt Designer设计登录系统
3.学习研究了PyQt5，了解类结构。
Day6：
-通过今天的学习我们了解到什么是神经网络、卷积神经网络以及深度学习是什么，使用Pytorch下手写字符数据集的LeNet5实现案例，进行模型训练来预测数字。
+通过今天的学习我们了解到什么是神经网络、卷积神经网络以及深度学习是什么，使用Pytorch下手写字符数据集的LeNet5实现案例，进行模型训练来预测数字。
+day7
+今天学习了猜拳项目的结构，并对其进行了分析，小组成员进行了分工，并规划了自己负责的任务模块与实现逻辑
+day8
+今天学习了图像分割处理代码实现，空白图像与mask层，使用阙值处理到效CV2.threshold 将灰度图做转换为二值图像与反转的二值化，cv2.findContours函数值查找二值图像中的轮廓，并将轮廓給制到图像。通过map和lst函数获取每个轮廓的面积，并我到最大面积的轮廓的索引，使用cv2.drawContours 函数绘制只包含展大轮廓的图像，使用cv2.bitwise_or 函数执行逐像素的或操作，将原始图像和cimg图像进行合井，生成最终的结果图像
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