编写编程问题描述时，可以按照以下结构和要素进行组织：
问题背景
简要介绍问题所涉及的背景和上下文信息。
包括使用的编程语言、框架、库或工具。
描述问题出现的场景或条件。
问题描述
具体描述问题的行为、现象或错误。
包括产生问题的步骤或操作。
预期结果和实际结果之间的差异。
调试信息
提供相关的调试信息。
包括错误信息、栈跟踪、日志输出或其他附加信息。
这有助于其他人更好地理解和分析问题。
已尝试的解决方案
说明已经尝试过哪些解决方案。
以及它们的效果如何。
---
问题背景：
你正在开发一个图像处理软件，该软件需要识别并测量两张图像中曲线部分的相似度。具体来说，你需要计算一张图像中曲线末端10个点与另一张图像中曲线前部分的重叠面积，以评估它们的相似度。
问题描述：
给定两张图像，其中一张图像包含一条曲线，曲线的坐标通过解析式定义（例如，`y = sin（x）`，其中`x`从`0`到`4π`，步长为`0.01`）。你需要计算曲线末端10个点在曲线前部分的重叠面积。具体步骤如下：
1. 读取图像并提取曲线的坐标。
2. 将曲线末端10个点平移到曲线前部分，尝试不同的平移位置。
3. 计算每次平移后的重叠面积。
4. 找出使重叠面积最小的平移位置及其对应的相似度值。
调试信息：
在实现过程中，可能会遇到以下问题：
图像读取失败或格式不正确。
解析式计算坐标时出现数值误差。
平移操作导致计算效率低下。
已尝试的解决方案：
1. 使用OpenCV库读取图像，并通过遍历图像像素来提取曲线坐标。
2. 使用蒙特卡洛方法进行平移和重叠面积计算。
3. 对计算结果进行多次迭代，以找到最优的平移位置。
---
通过以上结构和要素，可以清晰、具体地描述编程问题，有助于他人理解和解决问题。