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MLKit

Android机器学习开发的高效工具库

MLKit机器学习图像识别AndroidGoogleGithub开源项目

MLKit是一个Android机器学习工具库，集成了Google的多项视觉识别技术。它支持条码扫描、人脸检测、图像标签和对象检测等功能。开发者无需深厚的机器学习背景，即可通过简单的代码实现复杂功能。此外，MLKit还提供API支持在应用中使用自定义TensorFlow Lite模型，为开发者提供了更多灵活性。

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介绍相关项目
react-native-ml-kit - 使用 Google ML 套件的 React Native 设备端机器学习
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本项目使用React Native和Google ML Kit，实现多种设备端机器学习功能，如图像标记、语言识别、人脸检测、文本识别和条形码扫描，并支持Android和iOS系统。部分高级功能如对象检测和智能回复尚不支持。
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此项目提供了在Android应用中集成TensorFlow的详细指南。开发者可以学习如何构建和使用TensorFlow项目及其库文件（.so和.jar文件），通过具体示例了解如何使用TensorFlow进行物体检测，包括处理从相机拍摄的图像。适合希望将机器学习技术应用在移动设备上的开发者。
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Tesseract4Android - 基于 Tesseract 的 Android OCR 库 支持多线程识别
Android开发GithubOCRTesseract4Android图像识别开源项目文字识别
Tesseract4Android 是一个重写的 Android OCR 库，基于 tess-two 项目。该库采用 CMake 构建，兼容最新 Android Studio，集成 Tesseract OCR 5.3.4。它提供标准单线程和 OpenMP 多线程两个版本，满足不同性能需求。Tesseract4Android 简化了 OCR 技术在 Android 应用中的使用，支持多语言识别，并附带示例应用展示基本用法。
hms-ml-demo - HUAWEI ML Kit能力展示示例应用
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结合最新深度学习技术，ultimateALPR-SDK 提供卓越的识别速度和精度。适用于多个操作系统和编程语言，功能包括车牌识别、夜视图像增强、车辆颜色识别等。通过内置计算减少系统成本，无需专用硬件或网络连接，适用于智能交通。支持多平台并附有详细文档和示例程序，帮助开发者迅速上手。
TengineKit - 多功能AI算法SDK，涵盖人脸检测、特征点定位、3D人脸识别和眼部虹膜追踪等功能
AI算法GithubTengineKit人脸检测开源项目手部检测移动端
由OPEN AI LAB开发，TengineKit提供全方位的AI算法SDK解决方案，覆盖人脸检测、特征点定位、3D人脸识别和眼部虹膜追踪等功能。适用于多种移动设备，保证了优异的跨平台性能和低延迟的实时处理效果。而且，持续的技术更新使得TengineKit在行业中保持领先。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
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这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目，帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献，获取实践经验并提升技能，推动开源社区的持续发展。
SmartOpenCV - Android平台的增强型计算机视觉库
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SmartOpenCV是一个用于Android平台的增强型OpenCV库，解决了官方SDK在图像预览中的问题。无需修改SDK源码，只需替换xml标签，即可自动适应摄像头参数、横竖屏切换及预览帧大小。该库支持USB摄像头，提供友好的API接口，方便开发者灵活控制预览显示。SmartOpenCV与官方SDK解耦，确保项目能够轻松升级至最新版本。
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