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。
本项目是一个基于Tkinter和OpenCV的目标检测应用程序,实现了摄像头和视频文件的实时目标检测。通过YOLOv8模型进行目标检测,支持定位、分割和姿势三种模型类型,以及不同模型大小。
一个基于Django框架实现的图像相似性搜索网页应用。用户可以通过上传图片到网站,然后该项目会基于预训练的 VGG16 模型提取图像特征,并利用已有图库中的图像特征与上传图片的特征进行比较,计算相似度并呈现给用户。
代码读取了一张带有拼音的汉字表,首先进行了全局阈值处理后得到二值化图,然后应用numpy进行腐蚀操作得到去除噪点后的图,之后应用膨胀操作来突出图像特征,再用中值滤波去除小白点得到只有汉字轮廓的图片,之后应用闭运算填充了每个汉字字体中的闭合区域得到汉字的字形边缘图,最后使用Canney边缘检测检测出图片中每个汉字轮廓得到原图汉字的边缘,并把原图中每个汉字分别输出成单个汉字图像保存到chars文件夹中
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。
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。
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。