colour-checker-detection

Python库实现色卡检测算法及相关工具

色彩检查器检测 Python包开源软件图像处理机器学习 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

tesserocr - Python封装的OCR引擎简化技术集成

GithubOCRPythonTesseract APItesserocr图像识别开源项目

tesserocr是基于Tesseract OCR引擎的Python封装库，通过Cython集成Tesseract C++ API。它提供简洁的Pythonic接口，支持多线程并发，可与Pillow库配合。tesserocr简化了OCR集成，便于开发者在Python项目中实现高效文字识别。该库支持多种图像格式，提供丰富的API功能，包括文本识别、布局分析和方向检测等。tesserocr支持多种语言识别、图像预处理、文本布局分析等高级功能。它还提供了简单的命令行接口，方便快速测试和使用。该库适用于各种OCR应用场景，如文档数字化、图像文本提取和自动化数据录入等。

imageprocessing-labs - 实现计算机视觉与图像处理的开源项目

FFTGithubImage processingWebGL开源项目机器学习计算机视觉

该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能，包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法，并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源，采用MIT许可证。

hicolor - 开源高色彩图像转换与处理程序

GithubPNG格式图像转换开源项目抖动算法色彩深度高色彩

HiColor是一款开源的图像转换程序，专注于15位和16位RGB高色彩处理。该工具支持自定义文件格式和PNG转换，集成了Bayer和'a dither'抖动算法。相比256色pngquant，HiColor提供了更低损耗的图像压缩方案。程序适配多种操作系统，并提供C语言库便于开发者集成。作为轻量级工具，HiColor为高色彩图像处理提供了简单而有效的解决方案。

codechecker - 基于LLVM/Clang的多功能静态代码分析工具

C/C++CodeCheckerGithub代码检查开源工具开源项目静态分析

CodeChecker是基于LLVM/Clang的静态代码分析工具，提供命令行C/C++分析和Web报告管理功能。它支持多种分析器，可自动分析GCC交叉编译项目，并支持增量分析。其Web应用可视化代码缺陷，支持结果过滤和比较，集成Gerrit和GitLab。CodeChecker还能可视化多种编程语言的分析结果，是一款通用的代码质量保证工具。

yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术

YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。

RefChecker - 针对大语言模型输出的精细化幻觉检测框架

GithubRefChecker事实性大语言模型幻觉检测开源项目评估框架

RefChecker是一个标准化评估框架，用于检测大语言模型(LLM)输出中的细微幻觉。该框架将LLM响应分解为知识三元组，在三种不同背景下进行精细化幻觉检测。项目包括人工标注的基准数据集、模块化架构和自动化检查器，有助于评估和改进LLM输出的事实准确性。RefChecker为研究人员和开发者提供了评估和提高LLM生成内容可靠性的工具。

face-alignment - 高精度2D与3D人脸标志检测工具

2D特征点3D特征点Face AlignmentGithub开源项目深度学习面部识别

本项目基于FAN的先进深度学习方法，提供高精度的2D和3D人脸标志检测。支持多种面部检测器，并可在CPU和GPU上运行。用户可通过pip或conda安装，并能处理整目录图像。适用于Python 3.5+，推荐使用CUDA GPU以获得最佳性能。欢迎贡献和反馈，详情请参阅原始论文及项目页面。

Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统

GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测

Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程，涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调，集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集，并提供详细的安装、训练和测试指南。

YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用

GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv6是一款高效的目标检测框架，提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡，支持量化和移动端部署，适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能，扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域，还可广泛应用于安防、交通等多个领域。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

相关项目

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