labelme

Python图像标注工具，支持多种格式导出

Labelme 图像标注 Python 实例分割语义分割 Github 开源项目

Labelme是一个Python图像标注工具，使用Qt构建界面，支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注，适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能，并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台，安装简单，资源丰富，易于使用。

leafmap - Jupyter环境下的地理空间分析与交互式制图工具

GithubJupyterPython包leafmap交互式地图地理空间分析开源项目

leafmap是一个Python包，为Jupyter环境中的地理空间分析和交互式制图提供支持。它具有简单的API，支持多种地图后端，能够显示矢量和栅格数据，创建自定义图例和分屏地图。通过集成WhiteboxTools，leafmap提供了500多种地理空间分析工具。该工具适用于不同经验水平的用户，包括初学者和专业地理空间数据分析人员。

cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集

Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测

cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。

layout-parser - 文档图像分析的深度学习工具包

GithubLayout ParserOCR开源项目文档图像分析模型检测深度学习

LayoutParser提供多种深度学习模型和统一API，简化文档图像分析任务。支持布局检测、OCR、数据可视化等功能，并允许共享模型和分析流程。安装简便，可根据需求选择依赖项，是文档图像处理的理想工具。

medpy - 医学图像处理的Python库和工具集

GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析

MedPy是一个开源的医学图像处理Python库，专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合，支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程，适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护，为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务，广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。

LaTeX-OCR - 智能数学公式图像转LaTeX代码工具

GithubLaTeX识别pix2tex图像处理开源项目数学公式机器学习

这是一个基于机器学习的系统，可以将数学公式图像转换为相应的LaTeX代码。系统支持命令行工具、图形用户界面、API和Python集成，提供多种使用方式。适用于不同分辨率的图像，自动优化处理以提高识别性能。还包括模型训练指南和数据集生成工具，适用于科研和教育用途。

drawdata - 交互式数据可视化工具轻松绘制分析机器学习数据集

GithubJupyterPython库drawdata开源项目数据可视化机器学习

drawdata是一个Python库，为Jupyter notebook提供交互式数据绘制工具。基于anywidget构建，兼容Jupyter、VSCode和Colab环境，支持ipywidgets集成。可绘制散点图并导出为pandas或polars数据框，方便用于scikit-learn机器学习任务。适用于教学和快速数据分析场景，简化数据集创建和操作过程。

GeoSeg - 遥感图像语义分割框架支持多种数据集和先进模型

GeoSegGithubVision Transformer开源项目深度学习语义分割遥感图像

GeoSeg是一个开源的遥感图像语义分割工具箱,基于PyTorch等框架开发。它专注于先进视觉Transformer模型,支持多个遥感数据集,提供统一训练脚本和多尺度训练测试功能。项目实现了Mamba、Vision Transformer和CNN等多种网络架构,为遥感图像分割研究提供统一基准平台。

dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

CCTag - 检测和定位同心圆标记的高效工具库

CCTagCUDAGPUGithub开源项目检测计算机视觉

CCTag库是一款用于检测和定位同心圆标记的高效工具，兼容CPU和GPU实现。基于CVPR 2016会议论文，该库在严苛条件下表现出色。支持CUDA 8.0及更新版本，建议使用平面支撑材料以保证检测准确性。提供详细文档和持续集成支持，适用于Windows和Linux系统。

lcnn - 高效的端到端线框解析神经网络

GithubL-CNNwireframe解析图像处理开源项目神经网络计算机视觉

L-CNN是一种用于图像线框检测的高效神经网络。该项目在GitHub上开源了完整的PyTorch实现，包含数据处理、模型训练和评估等模块。L-CNN在多项定量指标上超越了现有方法，为线框解析领域提供了新的基准。项目还提供了预训练模型，方便研究者进行复现和进一步开发。

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