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deep-license-plate-recognition

基于深度学习的多功能车牌识别系统

ALPR车牌识别机器学习API图像处理Github开源项目

deep-license-plate-recognition是一个基于深度神经网络的自动车牌识别系统。该项目可在复杂环境下准确识别车牌,支持90多个国家,能识别车辆类型、品牌、型号和颜色。系统提供REST API接口,兼容多种编程语言和操作系统平台。适用于停车场管理、道路监控等场景,并提供免费试用。

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介绍相关项目
llm_aided_ocr - 提升OCR文本质量和一致性的系统
FAISSGithubLLM-Aided OCROCROpenAI APITesseract开源项目
该系统利用自然语言处理、机器学习和智能文本处理技术，将OCR输出的文本转换为高精度、格式化良好的易读文档。它解决了字符识别错误、段落结构不正确、虚构内容和格式不一致等常见OCR问题。支持从PDF到图像的转换，使用Tesseract进行OCR，并提供通过本地或API接口进行高级错误校正、智能文本分块处理和Markdown格式化等功能。此外，还采用FAISS和嵌入相似性检查进行内容过滤，确保输出文本的质量和一致性。
tessdoc - 多语言支持的开源文字识别引擎
GithubOCRTesseract开源软件开源项目文字识别机器学习
Tesseract是一款功能强大的开源OCR引擎，支持100多种语言和35种以上的文字。它提供命令行和API接口，可从图像中精确提取文本。Tesseract采用LSTM神经网络技术，具有高度可定制性，并配备完善的训练测试工具。该引擎可跨平台使用，包括移动设备，为开发者提供了灵活的文字识别解决方案。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目，集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块，旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性，为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
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。
tesseract - 开源OCR引擎 多语言文字识别解决方案
GithubTesseract OCR光学字符识别图像处理多语言支持开源软件开源项目
Tesseract是一款开源的光学字符识别(OCR)引擎，支持超过100种语言识别和多种图像格式处理。项目包含OCR引擎libtesseract和命令行工具tesseract。最新版本Tesseract 4引入基于神经网络的OCR引擎，专注于行识别，同时保留了传统的字符模式识别功能。Tesseract支持Unicode，可输出多种格式如纯文本、PDF等，并可通过训练扩展语言识别能力。
recognize-anything - 通用图像识别模型：支持开放域类别和高精度标签生成
GithubRAM++图像识别多模态开源模型开源项目零样本学习
Recognize Anything Model是一系列开源图像识别模型，包括RAM++、RAM和Tag2Text。这些模型能准确识别常见和开放域类别，支持高精度图像标签生成和全面描述。项目提供预训练模型、推理代码和训练数据集，适用于多种计算机视觉任务。模型性能优于现有先进方案，尤其在零样本识别方面表现突出。
keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案
Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉
keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。
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。
Depth-Anything - 大规模无标注数据驱动的强大单目深度估计模型
Depth AnythingGithub人工智能图像处理开源项目深度估计计算机视觉
Depth Anything是一款基于大规模数据训练的单目深度估计模型。它利用150万标注图像和6200万无标注图像进行训练,提供小型、中型和大型三种预训练模型。该模型不仅支持相对深度和度量深度估计,还可用于ControlNet深度控制、场景理解和视频深度可视化等任务。在多个基准数据集上,Depth Anything的性能超越了此前最佳的MiDaS模型,展现出优异的鲁棒性和准确性。
BMW-Labeltool-Lite - 图像标注工具，简化深度学习训练数据准备过程
BMW-TensorFlow-Training-GUIBMW-YOLOv4-Training-AutomationGithubLabelTool lite图像标注开源项目深度学习
一款无需复杂配置的图像数据标注工具，专注于边界框标注，支持即刻应用于深度学习训练数据。使用Docker环境快速部署，兼容Yolov4和TensorFlow训练平台，并支持连接预训练模型以加速标注。LabelTool lite简化了浏览、缩放、上传和管理数据集的过程，提升数据标注效率和质量。
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