图像识别在Python中可通过OpenCV结合深度学习模型实现，具体步骤如下：1.安装opencv-python、numpy及tensorflow或pytorch；2.下载预训练模型文件并使用OpenCV的dnn模块加载，如readNetFromTensorflow；3.对输入图像进行预处理，包括调整尺寸、归一化和通道转换；4.设置输入并执行推理，通过net.forward()获取输出结果；5.根据模型类型解析输出，绘制边界框和标签。注意事项包括模型兼容性、性能优化及调试技巧。整个流程固定且关键在于理解模

本文介绍如何使用Java从文本文件中提取指定范围的行，特别是提取procedure和end.之间的内容。通过使用BufferedReader读取文件，并利用标志位来控制行的添加，可以高效地实现此功能。本文提供了详细的代码示例和解释，帮助开发者快速掌握该技巧。