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colour-checker-detection

Python库实现色卡检测算法及相关工具

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。

CCTag - 检测和定位同心圆标记的高效工具库
CCTagCUDAGPUGithub开源项目检测计算机视觉
CCTag库是一款用于检测和定位同心圆标记的高效工具,兼容CPU和GPU实现。基于CVPR 2016会议论文,该库在严苛条件下表现出色。支持CUDA 8.0及更新版本,建议使用平面支撑材料以保证检测准确性。提供详细文档和持续集成支持,适用于Windows和Linux系统。
sentinel2-cloud-detector - Sentinel-2卫星图像云检测Python包
GithubPython包Sentinel-2s2cloudless云检测开源项目机器学习
sentinel2-cloud-detector是一个针对Sentinel-2卫星图像的云检测Python包。它采用单场景像素级云检测器和机器学习算法,生成云识别结果和概率图。该工具通过国际合作验证,提供多种安装方式和使用示例,适用于遥感图像处理。
yolov9 - 高效准确的目标检测算法
GithubYOLOv9开源项目深度学习目标检测神经网络计算机视觉
YOLOv9是一种新型目标检测算法,采用可编程梯度信息技术提高学习能力。该开源项目提供YOLOv9的官方实现,包含预训练模型、训练评估脚本和使用文档。在COCO数据集上,YOLOv9展现出优异的检测性能,同时保持较低的模型复杂度。研究人员和开发者可利用这一工具进行高效准确的目标检测任务。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测
cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包,能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据,并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题,cleanlab还可以训练更稳健的模型,评估数据质量。基于可靠的理论基础,cleanlab运行高效,操作简便,是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。
PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署
GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉
PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件,支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件,注重产业应用,帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。
QReader - 高效稳定的Python QR码识别库
GithubPython库PyzbarQR码识别YOLOv8图像处理开源项目
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。
ColorAnalysisAI - 个性化颜色分析与推荐的智能工具
AI工具AI推荐个人色彩分析季节色彩系统自然肤色颜色搭配
ColorAnalysisAI是一款基于人工智能的在线颜色分析工具,应用季节色彩理论进行个人色彩分析。通过分析用户的眼睛、头发和肤色信息,推荐最适合的个性化色彩搭配方案。工具提供详细使用指南和常见问题解答,确保分析结果的准确性。ColorAnalysisAI重视隐私保护,免费为用户提供服务,帮助发现提升自然美的最佳色彩组合。
ddcolor_paper_tiny - 双解码器驱动的照片级图像上色预训练模型
DDColorGithubHuggingface双解码器图片着色开源项目模型计算机视觉预训练模型
DDColor的预训练模型通过双解码器为图像上色提供高质量的解决方案,确保照片级的真实感。页面提供了有关模型的详细信息,包括关键功能和优势,用户可查阅相关文献和GitHub代码库以获取更多技术细节。该技术在图像处理领域展示出显著潜力,是研究的重要资源。
multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪,兼容多种检测器
CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目
该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法,包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT,支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便,使用友好,支持GPU加速,适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手,实现精准多对象跟踪。
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