本项目使用FAISS库实现了基于K近邻的图像分类器。该分类器可以使用CPU或GPU进行训练,并支持两种特征提取方法:flat和vgg。用户可以选择使用sklearn或faiss库实现K近邻算法。
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本项目使用gradio应用在 minist 上训练的最有 KNN 模型就行手写数字识别。
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使用sklearn的KNN实现电影推荐应用
使用Python和Tkinter创建一个简单的图形用户界面,可以调整图像的亮度和对比度,并显示调整后的直方图。
本项目使用Python和相关图形库(Tkinter, PIL, OpenCV)创建了一个用户友好的图像修复应用。用户可以在应用中导入图像,使用画笔工具绘制需要修复的部分,然后使用FMM或NS算法进行图像修复。
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数字图像处理课图像处理基础的作业
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这个项目是一个文档扫描仪应用程序,使用Python编写。它可以帮助用户加载图片并裁剪文档,提供方便的文档扫描功能。
本项目使用Python和相关图形库(Tkinter, PIL, OpenCV)创建了一个用户友好的图像修复应用。用户可以在应用中导入图像,使用画笔工具绘制需要修复的部分,然后使用FMM或NS算法进行图像修复。
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