全能答题助手，利用OCR识别出题目和选项，再分别拿着题目、题目+选项等组合进行百度搜索，然后利用算法给出推荐答案，辅助你答题成功！ 不限答题平台、不限答题类型，只要是题目+选项这种组合的答题，理论上都支持！ 源自2018年，历经数千人使用，稳定高效、好评如潮，今天，它来了~
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。
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。
使用sklearn的KNN实现电影推荐应用
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这是一个基于Python和Flask的Web应用程序作业。用于生成和显示颜色调色板。该应用程序有两个主要功能：通过点击按钮生成随机颜色调色板，以及通过上传图片生成该图片的主要颜色调色板。同时，应用程序也实现了一些复杂的JavaScript交互，例如鼠标悬停时的动画效果，以及能够复制颜色值到剪贴板等功能。
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。
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。
