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harvesters

优质计算机视觉图像采集Python库

图像采集PythonHarvesterGenICamOpen SourceGithub开源项目

Harvester是一款Python库，旨在简化计算机视觉应用中的图像采集。其主要功能包括通过GenTL Producers进行图像采集、支持在单个Python脚本中加载多个GenTL Producers，同时还能操控GenICam特性节点。Harvester允许使用多种传输层在Python脚本中进行图像采集，并提供直观的方式操控多个GenICam兼容设备。该项目开源且遵循Apache License-2.0，适用于个人、内部或商业使用。

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介绍相关项目
SmartCropper - 智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档
GithubSmartCropperTensorFlowopencv开源项目智能图片裁剪机器学习
SmartCropper 是一个智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档等照片。它使用基于 OpenCV 的智能算法识别边框，提供拖动锚点手动调节选区和放大镜定位功能，并通过透视变换裁剪和矫正选区来还原正面图片。该库支持丰富的 UI 设置，包括辅助线、蒙版、锚点和放大镜等，通过使用 TensorFlow 的 HED 网络优化智能选区算法，提高识别率，尤其适用于大图片的高效裁剪。
vidgear - 多线程异步视频处理框架 简化复杂任务
GithubPython库VidGear多线程开源项目异步IO视频处理
VidGear是一个高性能Python视频处理库，提供多线程和异步API框架。基于OpenCV、FFmpeg等库，简化复杂视频处理任务的开发。支持IP摄像头、网络流、屏幕捕获等多种视频源，具备视频稳定、编码、流媒体等功能。其简洁API设计使开发者能以少量代码实现复杂视频处理。
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。
flickr_scraper - 专为YOLO训练集收集的Flickr图片爬取工具
FlickrGithubYOLO训练图像爬虫开源项目数据集收集计算机视觉
flickr_scraper是一款针对YOLO训练数据集收集开发的Python工具。该工具通过Flickr API实现关键词搜索和批量下载功能，可快速获取并保存相关图片。它简化了计算机视觉任务的数据准备流程，使用者只需配置API密钥即可开始使用。这个开源项目为研究者和开发者提供了便捷的图像数据采集方式。
vision - TorchVision 计算机视觉库 提供数据集模型和图像处理功能
GithubPyTorchtorchvision图像处理开源项目深度学习计算机视觉
TorchVision是PyTorch生态系统的计算机视觉库，提供常用数据集、模型架构和图像变换功能。它支持torch张量和PIL图像后端，具备视频处理能力。该库同时提供Python和C++ API，适用于各种计算机视觉任务。TorchVision版本与PyTorch和Python版本兼容，持续更新以支持最新技术。
ComputerVisionPractice - OpenCV图像处理与计算机视觉理论实践指南
ComputerVisionPratiaceGithubOpenCVVisionPro图像处理开源项目视觉理论
这个开源项目包含了全面的图像处理和计算机视觉教程，覆盖了从基本操作到高级算术运算、阈值处理、平滑处理、形态学处理及特征点检测等OpenCV实践范例。此外，项目还提供了VisionPro的学习笔记，帮助用户理解和应用前沿视觉软件，适合希望深入学习图像处理与计算机视觉的用户。
opencv-python - OpenCV的Python接口
GithubOpenCVPython图像处理开源项目机器学习计算机视觉
opencv-python是OpenCV的预编译Python包，提供广泛的计算机视觉功能。支持主流桌面和服务器环境，包含完整和headless版本。易于安装使用，适合各级开发者的计算机视觉应用。定期随OpenCV更新，保证用户可使用最新算法和功能。
supervision - 可重复的计算机视觉工具
GithubSupervision图像标注开源项目数据集工具模型连接器计算机视觉
Supervision 是一个模型无关的计算机视觉工具包，支持分类、检测和分割模型的集成。用户可以加载数据集、可视化检测结果并进行区域统计。该工具包提供了丰富的注释和数据集处理功能，适用于零售和交通管理等领域。了解更多关于使用 Supervision 加速计算机视觉应用开发的信息。
autoscraper - 自动化智能高效的Python网页抓取工具
AutoScraperGithubPython安装教程开源项目数据提取自动网页抓取
AutoScraper 是一款为简化网页爬取而设计的智能工具，能够自动学习爬取规则，获取网页中的文本、URL及HTML标签值。兼容Python 3，支持从Git、PyPI或源代码安装，允许使用代理和自定义请求参数，并且可以保存和加载模型，满足各种复杂的网页数据抓取需求。
HPSv2 - 文本到图像生成模型评估的全面基准测试框架
GithubHPS v2人类偏好评分图像生成模型基准测试开源项目文本到图像合成
HPSv2是一个评估文本到图像生成模型的先进基准测试框架。该框架基于大规模人类偏好数据集HPDv2训练,可准确预测人类对生成图像的偏好。HPSv2提供公平、稳定且易用的评估方法,涵盖动画、概念艺术、绘画和照片四种风格。研究人员可利用HPSv2比较不同模型性能或评估自研模型。项目提供PyPI包和在线演示,便于快速上手使用。
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