本人专注于Python编程及其在自动化和图像识别方面的应用。我熟练掌握Python语言,并精通相关的库和框架如OpenCV、Pillow等,用于图像处理和识别。此外,我也熟悉使用PyAutoGUI进行跨平台的GUI自动化操作,能够模拟键盘和鼠标的操作。除了这些,我还具备扎实的算法基础和数据结构知识,能够根据需求选择并实现高效的算法。我的技能还包括使用Git进行版本控制,以及熟练掌握在Windows和Linux系统上进行开发和部署。
项目一:屏幕截图图像识别与自动化
在这个项目中,开发了一款基于Python的工具,使用OpenCV进行屏幕部分区域的图像识别,并根据识别结果自动模拟按键操作。这个工具被应用于多个自动化测试场景中,大大提高了测试效率和准确性。如果图像不在预定义的库中,程序会提示用户添加新的图像及其对应的按键操作。
项目二:电商平台的商品信息爬取与自动下单
在这个项目中,使用Python编写了一个自动化脚本,能够在指定的电商平台上爬取商品信息并实现自动下单。通过结合BeautifulSoup和Selenium,实现了浏览器的模拟操作,并使用Tesseract进行验证码识别,确保了脚本的稳定运行和高效爬取。
项目三:图像处理与分类系统
在这个项目中,开发了一个基于机器学习的图像分类系统,使用TensorFlow和Keras进行模型训练,并通过OpenCV和Pillow进行图像预处理。这项工作不仅提高了图像分类的准确率,还能动态识别和处理各种图像数据,为客户提供了详细的分类报告。
是一个基于Python的自动化工具,旨在简化日常计算机操作。通过屏幕截图识别技术,该助手能够迅速分析并理解电脑界面上的信息,并结合模拟键盘和鼠标的功能,实现一系列自动化操作。 具体实现细节: 图像识别:利用OCR技术和计算机视觉库,如OpenCV和Tesseract,
创建ExcelProcessor类:这个类实现了图形界面、处理 Excel 文件和保存结果的功能。 界面布局:使用 tkinter 创建界面的各个组件,包括标签、按钮和文本框。 打开文件功能:使用 filedialog 来选择文件,并在标签中显示文件名。 处理文件功能: