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。
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。
本项目包含两个去噪图像处理示例。代码1通过调整sigma值优化小波去噪，代码2比较了双边滤波去噪、全变分去噪、小波去噪、非局部均值去噪和fft2低通滤波去噪的效果，并根据PSNR值选取最优去噪算法。
本项目实现了一个基于二维快速傅里叶变换 (FFT2) 的视频压缩方法。同时播放原始灰度视频以及不同压缩比例的压缩后的灰度视频。
本项目实现了一个Python脚本，用于读取视频文件，并实时显示视频的灰度图像、原振幅谱以及平移后的振幅谱。
本项目是一个使用傅里叶变换对信号进行去噪的Python脚本。通过生成一个由不同正弦波和余弦波组成的混合信号，并对该信号进行傅里叶变换分析。脚本利用振幅谱对信号进行去噪处理，包括去除低振幅噪声和高频噪声，并展示原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。
本项目是一个使用傅里叶变换对信号进行去噪的Python脚本。通过生成一个由不同正弦波和余弦波组成的混合信号，并对该信号进行傅里叶变换分析。脚本利用振幅谱对信号进行去噪处理，包括去除低振幅噪声和高频噪声，并展示原始振幅谱和去噪后的振幅谱进行对比。
