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。