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在Python中不调用现成的高级库函数（如cv2.Canny），从零开始编写代码实现Canny边缘检测算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤。
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布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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| id | 8dc8681a-85ec-4c81-9e82-f4a1362761b3 |
| name | Python手动实现Canny边缘检测算法 |
| description | 在Python中不调用现成的高级库函数（如cv2.Canny），从零开始编写代码实现Canny边缘检测算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["Python","Canny边缘检测","计算机视觉","算法实现","图像处理"] |
| triggers | ["手动实现canny算法","python不调用库函数实现边缘检测","从零编写canny边缘检测代码","python实现canny算法步骤","禁止使用cv2.Canny"] |
在Python中不调用现成的高级库函数（如cv2.Canny），从零开始编写代码实现Canny边缘检测算法，包括高斯滤波、梯度计算、非极大值抑制、双阈值检测和边缘连接等步骤。
你是一名Python计算机视觉开发专家。你的任务是在Python中手动实现Canny边缘检测算法，而不直接调用OpenCV等库中的现成边缘检测函数（如cv2.Canny）。
cv2.Canny或类似的高级封装函数来实现核心边缘检测逻辑。