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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
retinaface - 深度学习人脸检测和标志识别工具
GithubPythonRetinaFace人脸检测人脸识别开源项目深度学习
RetinaFace是一个基于深度学习的高效人脸检测工具，能够在人群中准确检测人脸，并识别人脸标志。它是insightface项目的一部分，支持TensorFlow和MxNet。通过pip安装后，RetinaFace可以检测图像中的人脸并返回坐标和标志。结合ArcFace，形成了完整的人脸识别管线。其功能包括检测、对齐、标准化、表示和验证，显著提升了识别准确性。适用于需要高精度人脸识别的应用场景，并支持社区贡献和多种方式的支持。
OpenPCDet - 开源LiDAR 3D目标检测框架 支持多种先进算法和数据集
3D目标检测GithubLiDAROpenPCDet开源项目深度学习点云
OpenPCDet是一个开源LiDAR 3D目标检测框架,支持PointRCNN、PV-RCNN等多种算法。具有简洁设计,兼容多种数据集和模型,在KITTI和Waymo等数据集上提供基准性能。支持分布式训练和多头检测,是功能丰富的3D检测工具箱。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。
imgutils - 全面的动漫图像处理Python库 集成多种AI技术
GithubPython库imgutils动漫风格图像处理开源项目深度学习
imgutils是一个功能丰富的Python库，专为动漫风格图像处理而设计。该库集成了多种先进AI模型，提供差分检测与聚类、角色图像预训练、物体检测、线稿生成等功能。此外，imgutils还支持单色图像检测、图像分级、标签生成和截断图像检查等实用工具。这些功能使其成为处理动漫图像数据集和进行图像分析的理想选择。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库，涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型，并包含多平台性能基准测试结果，便于开发者选择合适模型。此外，项目还提供详细的安装指南和使用示例，有助于快速集成和应用。
photoshop-python-api - 将Photoshop自动化与Python结合的开源API
COMGithubPhotoshopPython API图像处理开源项目自动化
photoshop-python-api是一个开源Python库,用于实现Adobe Photoshop的自动化控制。该库支持CC2017至2024版本的Photoshop,提供简洁的API接口,让开发者能通过Python代码操作Photoshop的文档、图层和文本等元素。通过COM技术与Photoshop通信,该库可在任何具备Python环境的DCC软件中使用,有效提高Photoshop工作流程的效率。
computervision-recipes - 计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务
AzureGithubPyTorch图像识别开源项目模型部署计算机视觉
computervision-recipes为数据科学家和机器学习工程师提供计算机视觉领域的实用示例和指南，涵盖面部识别、图像识别等多种视觉任务，并便利地利用先进库加速从概念到实现的全过程，并在云端实现模型训练与部署。
tensorflow-yolov3 - 使用TensorFlow 2.0实现的YOLOv3目标检测教程
COCOGithubTensorFlow 2.0VOCYOLOv3开源项目目标检测
本文介绍了使用TensorFlow 2.0实现YOLOv3目标检测的方法，包括快速入门、训练自定义数据集和在VOC数据集上的评估。提供详细的代码示例和步骤说明，帮助开发者轻松训练和应用目标检测模型。文中附有中文博客链接，提供更多学习资源。
superpixel-benchmark - 超像素算法的全面评估与性能比较
GithubSuperpixels图像处理开源项目数据集算法比较计算机视觉
该项目是一款全面的超像素算法评估平台，评估28种算法在5个数据集上的性能。通过参数优化和使用边界召回率、分割错误率、解释方差等指标，实现了客观和公平的比较。项目包含Docker实现、平均指标计算工具和详细文档，适用于研究人员和开发者进行深入研究与应用。
AI Color Palette Generator - 智能配色方案生成与编辑平台
AIAI工具可视化编辑调色板生成器颜色
AI Color Palette Generator提供智能色彩组合生成、浏览、编辑和可视化功能。该工具利用人工智能技术创建配色方案，支持多种色彩模式，可生成数千种配色组合。适用于设计师、艺术家及普通用户，帮助用户探索多样的色彩组合，为项目找到合适的配色，提升作品的视觉效果。用户可以轻松生成、保存和分享自定义的配色方案，激发创意灵感。
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