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lir

快速计算二进制网格最大内部矩形的Python库

lir是一个开源Python库,用于快速计算二进制网格中的最大内部矩形。该项目利用Numba编译技术提高执行速度,支持基于网格和轮廓的计算方法。lir不仅适用于二进制网格,还能处理多边形坐标列表,为图像处理和计算几何领域提供了高效解决方案。项目文档包含详细使用说明和性能优化建议,方便开发者快速上手。

lidar - 开源Python工具分析数字高程模型
DEMGithubPython包lidar地形分析开源项目表面凹陷
lidar是一个用于分析数字高程模型(DEM)中嵌套地表凹陷的开源Python包。该工具支持DEM平滑处理、凹陷提取、小型人工凹陷过滤、精细DEM生成、凹陷和山丘嵌套层次描绘,以及凹陷拓扑几何特性计算。lidar还提供交互式图形界面,便于用户以最少代码运行程序。它尤其适合分析LiDAR等高分辨率地形数据。
HyperLPR - 高性能跨平台车牌识别框架
GithubHyperLPR3开源项目快速部署跨平台车牌识别高性能
HyperLPR3是一个高性能车牌识别框架,支持Python、Windows、Mac、Linux和树莓派等平台。其识别速度快,准确率高,适用于多种场景。项目提供详细的安装、测试指南和多种API接口,方便开发者快速集成和使用。
MeshLib - 高性能3D数据处理和计算机视觉库
3D数据处理GithubMeshLib开源项目点云处理网格操作计算机视觉
MeshLib是一个注重简洁性和高性能的3D数据处理库,支持点云、网格和体积等数据结构。该库提供丰富的计算算法,涵盖数学基础、3D数据处理、布尔运算和问题修复等功能。MeshLib可通过Python和.NET集成,并支持pip或NuGet安装。这个开源库适用于机器人自动化、自动驾驶以及工业、医疗和科学领域的各种计算机视觉应用。
bbox-visualizer - 精确且简便的边界框绘制与标签工具
GithubMIT许可证Python包bbox-visualizer可视化开源项目边界框
bbox-visualizer是一款简便实用的软件包,帮助用户在无需复杂计算的情况下绘制物体的边界框及添加标签。该工具支持多种标签方式,包括顶部标签、内部标签、旗帜样标签以及不透明覆盖标签。用户可以通过Python轻松安装和使用。该软件还支持绘制多个边界框及添加多个标签,非常适合计算机视觉相关任务。遵循MIT开源许可证,用户可自由使用与二次开发。
lcnn - 高效的端到端线框解析神经网络
GithubL-CNNwireframe解析图像处理开源项目神经网络计算机视觉
L-CNN是一种用于图像线框检测的高效神经网络。该项目在GitHub上开源了完整的PyTorch实现,包含数据处理、模型训练和评估等模块。L-CNN在多项定量指标上超越了现有方法,为线框解析领域提供了新的基准。项目还提供了预训练模型,方便研究者进行复现和进一步开发。
Limnr - AI创新工具,网格引擎和视觉调色板
AI工具Limnr图像处理在线服务技术创新
Limnr专注于人工智能技术,推出了两款创新AI工具:Mesh Engine(网格引擎)和Vision Palette(视觉调色板)。网格引擎提供强大的图像处理能力,而视觉调色板则优化视觉分析体验。这些先进的AI解决方案为创意、设计和数据分析等领域开辟了新途径,让用户能够轻松探索和应用尖端AI技术,提升工作效率和创新能力。
lvis-api - 大规模词汇实例分割API的便捷安装与功能
APIGithubLVIS图像标注大词汇实例分割开源项目数据集
LVIS API 提供读取和交互注释文件、可视化注释和评估结果的功能。该项目包含超过16.4万张图像和200万高质量实例分割掩码,并涵盖1200多个基础对象类别。支持在虚拟环境中通过pip安装。该API已在第2届联合COCO和LVIS工作坊的ECCV 2020大会上发布,适用于大规模词汇实例分割的研究和应用。
larq - 用于极低精度神经网络的深度学习训练的开源库
Binarized Neural NetworksGithubLarqTensorFlow开源项目深度学习神经网络
Larq是一个开源深度学习库,专为训练极低精度的神经网络(如二值化神经网络)而设计。它基于tf.keras接口,支持量化层和量化器,有效解决传统深度神经网络在资源受限环境中的问题。通过Larq,用户能轻松定义并训练二值化和其他类型的量化神经网络。此外,该库还提供多个平台的优化推理引擎,特别适合希望在移动和边缘设备上部署高效神经网络的研究人员和开发者。
lida - 自动生成数据可视化和信息图表的跨平台库
GithubLIDA信息图表可视化生成大语言模型开源项目数据摘要
LIDA是一款库,利用多种大语言模型自动生成和编辑数据可视化与信息图表。它兼容多种编程语言和可视化库,功能包括数据总结、目标生成、可视化生成与编辑、解释、评估和修复。LIDA将可视化视为代码,并提供简洁的API,帮助用户轻松生成和管理高质量的可视化内容。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
cython-blis是一个Python C扩展,提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作,专注单线程执行,针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构,安装使用简便,适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。
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