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lir

快速计算二进制网格最大内部矩形的Python库

Largest Interior Rectangle二进制网格PythonNumba算法优化Github开源项目

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。

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介绍相关项目
lab2d - 高效灵活的2D网格环境创建工具，专为机器学习研究设计
DeepMind Lab2DGithub开源项目强化学习机器学习环境创建网格世界
DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界，兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互，提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台，可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。
irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现
GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现
该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。
litdata - 优化数据处理和流式传输工具 提升AI模型训练效率
GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练
LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库，提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染（PBR）、3D机器学习支持（与PyTorch和TensorFlow兼容）、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台，支持源码编译和pip安装。
mir - 多平台轻量级JIT编译器框架
GithubJIT编译器MIR中间表示代码优化开源项目编译器项目
MIR是一个轻量级JIT编译器框架，为快速高效的即时编译器实现提供基础。支持x86_64、ARM64、POWER等多种架构，采用强类型中间表示。MIR提供API用于创建模块、函数和指令，支持二进制和文本格式代码处理。编译器使用简化优化流程，包括函数内联和全局公共子表达式消除等，在编译速度和代码性能间取得平衡。MIR适用于需要快速、轻量级JIT编译的项目开发。
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。
dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。
pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包，可用于为计算机视觉模型（如PyTorch和YOLOv5）准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换（如COCO到YOLO），并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式，将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析，按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集，并支持带边界框的图像可视化，从而使图像数据处理更高效便捷。
lerf - 基于语言嵌入的辐射场技术 实现3D场景的语义理解与交互
3D渲染GithubLERFNeRF开源项目自然语言处理计算机视觉
LERF是一个创新的3D场景理解项目，结合了语言嵌入技术和辐射场。它能实现3D场景的语义理解和文本交互，生成高质量相关性图，支持复杂文本查询。LERF提供灵活的可视化选项，与Nerfstudio集成，并有多个版本适应不同硬件。该项目支持自定义图像编码器扩展，为计算机视觉和自然语言处理的交叉领域提供新的研究方向。
OpenLRM - 开源3D重建模型
GithubHugging FaceOpenLRM开源开源项目模型训练视觉重建
OpenLRM是一个开源项目，专注于将单张图像转换为三维模型，提供预训练模型、训练代码和工具。用户可访问Hugging Face平台上的模型和演示。最新版本v1.1.1支持Objaverse和MVImgNet数据集，并进行了代码重构以提升可用性和扩展性。项目还包含安装指南、推理脚本和训练配置文件，便于用户快速上手。
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