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QReader

高效稳定的Python QR码识别库

QReader是一个基于YOLOv8的Python库,专门用于识别和解码复杂场景中的QR码。该库集成了先进的QR码检测模型和图像预处理技术,能够在旋转、低分辨率等困难条件下保持较高的识别率。相较于传统方法,QReader表现更为稳定,为开发者提供了可靠的QR码读取解决方案。

QR-Code-generator - 跨语言高性能QR码生成开源库
GithubMIT许可QR Code多语言支持开源开源项目生成器库
QR-Code-generator是一个多语言支持的开源QR码生成库,涵盖Java、JavaScript、Python等6种主流编程语言。它支持全部40个版本和4个纠错级别的QR码生成,提供灵活的参数设置和高级功能。该库以代码简洁、文档详尽和生成准确度高而著称,适用于各类QR码生成需求。
ddddocr - 多功能验证码识别库 支持OCR与目标检测
DdddOcrGithubOCR开源项目滑块检测目标检测验证码识别
ddddocr是一个开源的验证码识别库,支持基础OCR、目标检测和滑块识别等多种功能。该项目采用深度学习技术,无需针对特定验证码训练,具有通用性强的特点。ddddocr支持Windows、Linux和MacOS等主流操作系统,提供Python接口便于集成。项目设计注重简化配置和使用流程,为开发者提供了一个高效的验证码识别工具。
tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成
GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目
tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库,通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口,支持多线程并发,可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成,便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式,提供丰富的API功能,包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口,方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景,如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。
zheye - 智能识别知乎倒立汉字验证码的开源工具
Github卷积神经网络开源项目机器学习知乎验证码识别高斯混合模型
zheye是一个开源项目,专注于识别知乎的倒立汉字验证码。该项目结合了卷积神经网络和高斯混合模型,可准确定位图中的倒立文字。zheye提供完整的训练和测试流程,包括依赖安装、模型训练和验证码评估。作为计算机视觉领域的实践案例,zheye展示了先进的图像识别技术。项目开发目的为学习和研究,使用时需遵守相关协议。
yolov8m-table-extraction - 精准表格识别工具,适用于有框及无框表格检测
GithubHuggingfaceKeremberkeUltralyticsYolo开源项目模型目标检测表格提取
本项目采用YOLOv8与PyTorch技术,专注于表格检测,支持有框和无框样式。通过UltralyticsPlus库中的'keremberke/yolov8m-table-extraction'模型,可以简单地进行安装和预测分析,验证集上的平均精度为0.95194。项目提供详尽的使用指南,包括模型参数设置及推理步骤,帮助用户快速获取稳定的检测结果。
colour-checker-detection - Python库实现色卡检测算法及相关工具
GithubPython包图像处理开源软件开源项目机器学习色彩检查器检测
这是一个开源Python库,专注于实现色卡检测算法和相关工具。库支持分割和基于YOLOv8的机器学习推理两种检测方法,主要用于ColorChecker Classic 24色卡的识别。项目提供丰富示例和API文档,可应用于图像处理和颜色校正等领域。采用BSD-3-Clause许可证发布,适用于研究和商业用途。
yolov8s-table-extraction - 基于YoloV8的表格检测与提取模型
GithubHuggingfacePyTorchYOLOv8开源项目模型深度学习目标检测表格提取
该项目利用YoloV8技术为表格检测与提取提供了解决方案,适用于有边框及无边框的表格。通过ultralyticsplus库支持,模型安装与操作便捷,精度高达0.98376。项目包含使用指南及多种模型选择,适用于快速而可靠的表格数据提取,是数据分析和管理的理想工具。
gImageReader - 基于tesseract-ocr的开源图像文字识别工具 支持多格式处理
GithubOCR软件PDF处理gImageReadertesseract-ocr图像识别开源项目
gImageReader是一个基于tesseract-ocr的开源图像文字识别工具。它提供简洁的Gtk/Qt前端界面,支持从多种来源导入PDF和图像,包括磁盘、扫描设备、剪贴板和屏幕截图。该工具可批量处理文件,支持手动或自动定义识别区域,输出格式包括纯文本和hOCR。gImageReader还具备文本后处理、拼写检查和生成PDF等功能,支持多语言识别。作为一款功能全面的OCR软件,gImageReader为用户提供了便捷的文字识别解决方案。
QRec - 跨平效推荐系统框架,集成前沿推荐模型
GithubPythonQRecTensorflow协同过滤开源项目推荐系统
QRec是一个基于Python 3.7.4和Tensorflow 1.14+的推荐系统框架,集成了多种高影响力和最新的推荐模型。该框架具有轻量级架构和用户友好的接口,支持快速的模型实现和评估。QRec支持跨平台,包括Windows、Linux和Mac OS,基于Numpy和Tensorflow,运行速度快。用户可以通过配置文件轻松管理和扩展,同时提供多种评估协议。最新更新包括多个在顶级会议发表的模型,如SIGIR'22的SimGCL等。详细使用文档请参阅QRec手册。
simple-ocr-opencv - 基于OpenCV和NumPy的轻量级Python OCR工具
GithubOCROpenCVPython图像识别开源项目机器学习
simple-ocr-opencv是一个基于OpenCV和NumPy的Python OCR工具。它采用矩形模型进行图像分割,使用k-NN算法实现字符分类。项目结构清晰,包含示例代码,支持自定义训练,并提供预标注训练图像和交互式标注功能。开发者可通过example.py快速上手。这个开源项目遵循GNU AGPLv3许可证,适合需要实现基础OCR功能的开发者使用。
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