openCV

项目支持用户输入目标网页URL，自动解析页面结构，提取指定的文本、图片或表格数据。可通过自定义规则筛选需要的内容，并将采集到的数据自动整理为CSV或Excel格式文件。工具内置反爬策略，支持设置请求间隔与请求头，避免被网站封禁，同时提供简单的可视化操作界面，无需编程基础即可使用。

项目实现办公数据自动读取、清洗、分类汇总与导出，支持批量处理Excel/CSV文件。可自动生成统计图表和规范报表，完成数据比对、去重、关键词提取等功能，并提供灵活的任务调度与异常提醒机制，让办公流程更加高效便捷。

为中小企业开发基于Python+PyTorch的AI办公助手，实现文档自动分类、关键信息提取、数据清洗与整合、智能报表生成、流程审批自动化等功能，支持与企业现有系统无缝对接，大幅提升企业办公效率，降低人力成本。

项目首先基于YOLOv11算法构建高精度电路图元件识别模型，实现电阻、电容、电感、开关管等核心元件的快速定位与方向属性精准判断，解决传统人工解析效率低、方向判断误差大的问题；随后通过标准化中间表示层与模板引擎技术，将识别后的拓扑信息自动映射为可执行的仿真文件，实现从电路图到仿真模型的自动化生成。

1、具体功能模块：3D数字人接待：可定制形象与展示话术，支持“唤醒词+电话式持续对话”。语音交互：流式ASR实时转写、静默判定自动提交、支持打断/继续监听。知识库问答：多轮对话+检索增强，三级卡片结构（编号/路径/要点/口径）便于维护与口径统一。多模态输出：语音播报同步文字要点，可扩展产品图片/资料

项目包含3大核心功能模块，覆盖“媒体输入-缺陷检测-数据管理”全流程：多媒体输入模块：支持实时摄像头采集、单张图片导入、本地视频解析三种输入方式，适配产线实时检测、离线样本分析等不同场景。智能缺陷检测模块：自动对输入帧做灰度化、自定义二值化处理（基于95%亮度分位数动态调整阈值）；提取图像中间500

1.支持单张/批量上传物流单据图片，自动识别集装箱号、托书号等关键信息。2.提供RESTfulAPI接口，可直接集成到企业管理系统中，支持远程调用。3.支持结果结构化输出（JSON格式），便于后续对接数据库或ERP系统。4.具备基础的图像预处理功能，提升识别准确率，对模糊/倾斜图片也能有效识别。