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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。

opencv-course - OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南
GithubOpenCVPython人脸识别图像处理开源项目计算机视觉
本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程,内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究,以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后,学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能,并提供详细的时间戳,方便学习者快速定位所需内容。
glasbey - Python库助力创建最优分类数据色彩方案
GithubGlasbey分类数据可视化开源项目算法生成色彩调色板
glasbey是一个基于Glasbey等人研究的Python库,专门用于分类数据的色彩方案优化。该库能生成视觉独特的配色,适应多种需求。它支持创建新调色板、扩展现有方案,以及根据特定约束定制配色。glasbey可创建基本调色板、柔和色调、扩展现有方案和分层类别的块状调色板。其简单易用的特性使其成为数据可视化和图表设计的有力工具。
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。
ImageAI - 使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能的开源Python库
GithubImageAI对象检测开源项目深度学习自定义模型训练计算机视觉
ImageAI是一款开源的Python库,帮助开发者使用简便的代码实现深度学习和计算机视觉功能。该库支持图像预测、目标检测、视频检测及对象跟踪等多种功能。新版本引入了PyTorch后端和TinyYOLOv3模型训练,提升了性能并扩展了功能。用户还可以训练自定义模型识别新对象。有关如何安装和使用ImageAI的详细信息,请参阅项目文档和指南。
deepchecks - 用于持续验证 ML 模型和数据的测试
AIDeepchecksGithub开源项目机器学习测试监控
Deepchecks是一款开源工具,专为AI和机器学习模型的验证而设计。它提供从研究到生产的全面测试解决方案,包括数据和模型的测试、持续集成及监控。Deepchecks涵盖数据表格、自然语言处理和计算机视觉的验证需求,并提供详细文档和社区支持,助力提升模型的性能与准确性。用户可轻松安装使用这款工具,确保模型在生产环境中的表现稳定可靠。
OpenColorIO - 专业级开源色彩管理系统 适用于电影动画和视觉效果
ACESGithubOpenColorIO开源软件开源项目电影制作色彩管理
OpenColorIO是一个全面的开源色彩管理系统,专为电影制作行业设计,尤其适合视觉效果和计算机动画领域。该系统提供简洁统一的用户体验,同时满足高端制作的复杂后端配置需求。它兼容ACES标准,支持多种主流LUT格式,并已集成到Katana、Mari、Nuke等专业软件中。OpenColorIO凭借其强大的功能和灵活性,成为电影和动画制作中不可或缺的色彩管理工具。
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。
mmdetection - MMDetection:基于PyTorch的高效目标检测工具箱
GithubMM-Grounding-DINOMMDetectionOpenMMLabPyTorchRTMDet开源项目
MMDetection是一款专为目标检测、实例分割和全景分割任务设计的工具箱,采用模块化设计,支持多种检测任务,具备高效GPU运算能力。其性能与其他顶级代码库相媲美,且不断保持前沿。结合COCO挑战赛冠军经验,MMDetection提供先进的检测结果,并与MMEngine和MMCV无缝整合,进一步提升研究和应用效果。最新的RTMDet模型在参数-准确率优化及实时实例分割和旋转目标检测上表现出色。
SupContrast - 监督对比学习框架增强视觉表征
GithubSupContrast图像分类对比学习开源项目损失函数监督学习
SupContrast是一个开源的监督对比学习框架,致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法,在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现,支持自定义数据集,并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上,SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。
yolov3 - 开源视觉AI技术
GithubUltralyticsYOLOv3人工智能图像识别开源项目目标检测
YOLOv3是Ultralytics公司开发的开源视觉AI技术,汇集了广泛的研究和丰富经验。平台包含详尽的文档和教程,支持社区讨论,简化学习和实施过程。此技术因其出色性能和易用性,在全球范围内被广泛采用,帮助用户迅速部署并有效训练模型。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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