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。
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
这是一个基于 Python 的数字图像处理实验项目，主要实现了多种图像处理效果，包括通道分离、特效处理和图像合成等功能。
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。
