一、编程题
1、请在本地编译环境里进行编程答题
参考答案：
略
解析：【喵呜刷题小喵解析】：由于题目没有提供具体的图片内容，因此无法给出具体的代码实现。但根据题目的描述，我们可以推断出这是一个关于机器人组装或编程的问题。在编写代码时，我们需要根据所选的编程语言和题目要求来编写代码，处理用户的输入，并根据输入来执行相应的操作。同时，需要注意的是，编程题型的解答需要一定的编程基础和知识，需要根据具体情况进行学习和实践。如果题目难度较大，可以查阅相关文档或参考示例代码来辅助解答。
2、请在本地编译环境里进行编程答题
参考答案：
略
解析：【喵呜刷题小喵解析】：由于题目中只提供了一张图片，而没有给出具体的编程要求，因此无法直接编写代码。如果图片中包含了编程相关的信息，比如流程图、伪代码或者具体的编程问题，那么可以根据这些信息来编写代码。然而，由于我无法直接访问和展示图片，所以无法根据图片来编写代码。因此，需要用户提供更多的信息，以便我能够更准确地理解题目的要求，并编写出符合要求的代码。在编程题中，通常需要明确问题的输入、输出和限制条件，以便编写出正确的代码。如果图片中包含了这些信息，那么可以根据这些信息来编写代码。如果图片中没有包含这些信息，那么需要用户提供更多的信息，以便我能够更准确地理解题目的要求，并编写出符合要求的代码。
3、请在本地编译环境里进行编程答题
参考答案：
略
解析：【喵呜刷题小喵解析】：本题要求编写一个程序，根据输入的矩阵，计算并输出一个新的矩阵，其中每个元素的值等于原矩阵对应元素的值减去其所在行和列中最大值的较小值。首先，我们需要读取输入的矩阵大小，然后读取矩阵中的每个元素。接着，我们需要初始化一个结果矩阵，其大小与输入矩阵相同，所有元素初始化为0。然后，我们需要遍历输入矩阵的每个元素，计算其所在行和列中的最大值，并将其减去原矩阵对应元素的值，得到新的结果矩阵的对应元素值。最后，我们将结果矩阵输出。具体来说，我们可以使用两层循环遍历输入矩阵的每个元素，使用第三层循环计算其所在行和列中的最大值，然后将原矩阵对应元素的值减去最大值，得到新的结果矩阵的对应元素值。最后，我们再次使用两层循环将结果矩阵输出。在程序中，我们使用`vector`容器来存储矩阵和结果矩阵，使用`algorithm`库中的`max`函数来计算最大值。
4、请在本地编译环境里进行编程答题
参考答案：
略
解析：【喵呜刷题小喵解析】：本题要求使用OpenCV库对图片进行处理，找出图片中的轮廓。首先，我们需要导入OpenCV库，读取图片，然后将图片从BGR颜色空间转换为灰度，以便后续处理。接着，我们使用高斯滤波进行去噪，然后使用Canny边缘检测找出图片中的边缘。最后，我们使用findContours函数找到轮廓，并使用drawContours函数将轮廓绘制在图片上。最后，我们使用imshow函数显示处理后的图片。在编写代码时，需要注意读取图片的路径，以及参数的设置，如高斯滤波的核大小、Canny边缘检测的阈值等。这些参数的设置需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的处理效果。
5、请在本地编译环境里进行编程答题
参考答案：
略
解析：【喵呜刷题小喵解析】：该编程题需要完成图片中特征点的匹配，首先需要将两张图片转换为灰度图，然后使用SIFT算法提取特征点并计算描述子。接着使用FLANN匹配器进行特征点匹配，保留好的匹配点，最后绘制匹配结果并显示。在代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取两张图片，然后使用`cv2.cvtColor()`函数将图片转换为灰度图。接着使用`cv2.xfeatures2d.SIFT_create()`函数创建SIFT算法对象，并使用`detectAndCompute()`函数提取特征点并计算描述子。然后使用`cv2.FlannBasedMatcher()`函数创建FLANN匹配器对象，并使用`knnMatch()`函数进行特征点匹配，保留好的匹配点。最后使用`cv2.drawMatchesKnn()`函数绘制匹配结果，并使用`cv2.imshow()`函数显示图片。需要注意的是，在匹配过程中，使用了`knnMatch()`函数进行最近邻匹配，并保留了最近邻距离小于次近邻距离的70%的匹配点，这样可以去除错误的匹配点。最后使用`cv2.waitKey()`函数等待用户按下任意键关闭窗口。
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