基于堆栈的计算机视觉：实现目标检测

在计算机视觉领域，堆栈（Stack）是一种常用的数据结构，它按照后进先出（Last-In-First-Out，LIFO）的原则进行操作。在本文中，我们将利用堆栈数据结构实现一个简单的目标检测算法，以展示堆栈在计算机视觉任务中的应用。

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在从图像或视频中定位和识别特定目标。常见的目标检测算法通常包括多个阶段，如图像预处理、特征提取和目标分类。我们将重点关注特征提取阶段，并利用堆栈来实现。

首先，我们需要定义一个堆栈数据结构，用于存储图像中的感兴趣区域（Region of Interest，ROI）。每个ROI都是一个矩形区域，包含了可能包含目标的图像区域。我们可以使用Python中的列表（List）作为堆栈的实现方式，通过append()和pop()操作来实现后进先出的特性。

# 定义一个堆栈类
class Stack:
    def __init__(self)