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需求一： 学生信息管理系统

在这个系统中，每一个学生都有唯一的学号，包含姓名，年龄和成绩。系统需要实现以下功能：

• 添加学生信息
• 删除学生信息
• 按照学号或成绩排序，并输出学生信息

我们可以使用Python中的字典来实现学生信息的管理，并使用Lambda表达式来进行排序操作，示例代码如下：

students = {}

def add_student(id, name, age, score):
    students[id] = {"姓名": name, "年龄": age, "成绩": score}

def remove_student(id):
    del students[id]

def print_students():
    students_list = sorted(students.items(), key=lambda x: x[1]["成绩"])
    for id, info in students_list:
        print("学号：{}，姓名：{}，年龄：{}，成绩：{}".format(id, info["姓名"], info["年龄"], info["成绩"]))

需求二： 实现一个简单的爬虫程序

在这个程序中，我们需要爬取指定网站上的信息，并将信息保存到本地文件中。

• 输入需要爬取的网址
• 根据网址爬取页面信息
• 保存信息到本地文件中

我们可以使用Python中的requests和BeutifulSoup库来实现爬虫功能，并使用Python的文件操作来保存信息到本地文件中，示例代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.example.com/"

html = requests.get(url).text

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

info = soup.find("div", {"class": "info"}).text

with open("info.txt", "w") as f:
    f.write(info)

需求三：实现一个简单的人脸检测程序

在这个程序中，我们需要使用OpenCV库来实现人脸检测，并使用摄像头进行实时检测。

• 打开摄像头并读取图像
• 使用OpenCV库实现人脸检测
• 在检测到的人脸周围绘制矩形框，并显示图像

示例代码如下：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

需求四：实现一个简单的OCR程序

在这个程序中，我们需要使用Tesseract OCR库来实现光学字符识别功能，并将识别结果输出。

• 读取图片并进行预处理
• 使用Tesseract OCR库进行字符识别
• 将识别结果输出

示例代码如下：

import pytesseract
import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

gray = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)[1]

text = pytesseract.image_to_string(image)

print(text)