QReader

高效稳定的Python QR码识别库

QR码识别图像处理 Python库 YOLOv8 Pyzbar Github 开源项目

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。

manga-ocr - 日本漫画光学字符识别工具，支持多种文本处理场景

GithubManga OCRPythonTransformers光学字符识别开源项目日本放送協会

Manga OCR 是一款基于Transformer的自定义端到端模型的光学字符识别工具，专为日本漫画设计。它可以识别垂直和平行文本、带有振假名的文本、覆盖在图像上的文本、各种字体以及低质量图像。Manga OCR 支持一次性识别多行文本，适用于漫画中的文本气泡。同时，该项目还提供与GUI阅读器和HTML覆盖生成工具的集成，便于用户创建完整的阅读和挖掘工作流程。

YoloDotNet - 基于C#的Yolov8和Yolov10实时目标检测库

GithubYoloDotNet图像处理对象检测开源项目性能优化深度学习

YoloDotNet是基于.NET 8的C#库，支持Yolov8和Yolov10模型进行实时目标检测。该库集成ML.NET和ONNX运行时，并支持CUDA GPU加速，提供分类、目标检测、OBB检测、分割和姿态估计等功能。YoloDotNet在CPU和GPU上均可高效运行，适用于各种计算机视觉应用场景。

llm_aided_ocr - 提升OCR文本质量和一致性的系统

FAISSGithubLLM-Aided OCROCROpenAI APITesseract开源项目

该系统利用自然语言处理、机器学习和智能文本处理技术，将OCR输出的文本转换为高精度、格式化良好的易读文档。它解决了字符识别错误、段落结构不正确、虚构内容和格式不一致等常见OCR问题。支持从PDF到图像的转换，使用Tesseract进行OCR，并提供通过本地或API接口进行高级错误校正、智能文本分块处理和Markdown格式化等功能。此外，还采用FAISS和嵌入相似性检查进行内容过滤，确保输出文本的质量和一致性。

kraken - 优化历史文献和多语言文本识别的开源OCR系统

GithubOCR系统kraken历史文字识别开源项目文本识别非拉丁文识别

kraken是一个开源OCR系统，专注于历史文献和非拉丁文本识别。该系统提供可训练的布局分析、阅读顺序识别和字符识别功能，支持多种文字方向和脚本。kraken能够输出多种格式，并提供公共模型库和灵活的识别网络架构。该项目与eScriptorium密切合作，为用户提供全面的文本数字化解决方案。kraken目前支持Linux和Mac OS X平台。

DAVAR-Lab-OCR - 多模态文档理解开源工具箱

DAVAR-OCRGithub开源代码库开源项目文字识别文档理解算法实现

DAVAR-Lab-OCR是海康威视研究院DAVAR实验室开发的开源OCR仓库，实现了多项最新学术成果。该工具箱涵盖文本检测、识别和端到端识别等基础OCR任务，同时包含信息提取、表格识别和版面分析等文档理解功能。基于mmdetection和mmcv框架构建，具有良好的兼容性和扩展性，为OCR领域的研究和应用提供了综合解决方案。

mmyolo - YOLO算法与实时对象识别工具包

GithubMMYOLOOpenMMLabYOLO系列算法实例分割开源项目目标检测

MMYOLO是一个基于PyTorch和MMDetection的开源工具包，专注于YOLO系列算法，适用于对象检测和旋转对象检测任务。该项目提供统一的基准测试、详细文档和模块化设计，便于用户构建和扩展模型。支持YOLOv5实例分割和YOLOX-Pose等功能，显著提升训练速度，并在RTMDet模型上实现了先进的性能。

layout-parser - 文档图像分析的深度学习工具包

GithubLayout ParserOCR开源项目文档图像分析模型检测深度学习

LayoutParser提供多种深度学习模型和统一API，简化文档图像分析任务。支持布局检测、OCR、数据可视化等功能，并允许共享模型和分析流程。安装简便，可根据需求选择依赖项，是文档图像处理的理想工具。

qdrant-client - Qdrant向量搜索引擎的Python客户端库

FastEmbedGithubPython APIQdrantQdrant Client向量搜索引擎开源项目

为Qdrant向量搜索引擎提供同步和异步API，支持本地模式、REST和gRPC协议，以及FastEmbed简化接口。依赖少，适用于开发、测试和生产环境。

qulacs - 快速高效的量子电路模拟库适用于大规模复杂和参数化电路

C++GPUGithubPythonQulacs开源项目量子电路模拟

Qulacs是一个Python/C++开发的高性能量子电路模拟库，专注于大规模、含噪声和参数化量子电路的快速模拟。它采用并行化C/C++后端，支持噪声模型、参数化量子门和电路优化。Qulacs提供GPU加速功能和丰富的量子计算研究工具。在多项基准测试中，Qulacs展现出优秀的性能，适用于广泛的量子计算研究领域。

LeYOLO - 可扩展高效的目标检测CNN架构

COCO数据集GithubLeYOLO开源项目目标检测神经网络计算效率

LeYOLO是一种新型目标检测模型系列，通过创新的CNN架构设计实现了计算效率与准确性的优化平衡。该模型引入高效主干网络缩放、快速金字塔架构网络和解耦网络中的网络检测头，大幅降低计算负载。在COCO验证集上，LeYOLO-Small仅使用4.5 GFLOP就达到38.2%的mAP，比YOLOv9-Tiny减少42%计算量。LeYOLO系列具有强大可扩展性，适用于从超低计算需求(<1 GFLOP)到高效高性能(>4 GFLOPs)的多种场景。

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