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ddddocr

多功能验证码识别库 支持OCR与目标检测

ddddocr是一个开源的验证码识别库,支持基础OCR、目标检测和滑块识别等多种功能。该项目采用深度学习技术,无需针对特定验证码训练,具有通用性强的特点。ddddocr支持Windows、Linux和MacOS等主流操作系统,提供Python接口便于集成。项目设计注重简化配置和使用流程,为开发者提供了一个高效的验证码识别工具。

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。
Linux-FaceRecognition-FaceLivenessDetection - Linux服务器上的人脸识别与活体检测SDK
GithubLinux服务器Recognito人脸识别开源项目活体检测面部属性分析
该项目展示了Linux服务器平台下的人脸识别、活体检测和面部属性分析SDK。适用于eKYC解决方案和CCTV系统,提供可靠的身份验证和防欺诈功能。用户可通过Docker镜像轻松部署,并且提供详细的安装指南和支持信息。
End-to-end-for-chinese-plate-recognition - 中文车牌识别与矫正的解决方案
CNNEnd-to-end-for-chinese-plate-recognitionGithubTensorFlowU-Net开源项目车牌识别
项目基于u-net、cv2和卷积神经网络(cnn),使用tensorflow和keras实现。功能包括中文车牌的定位、矫正和识别。通过u-net进行图像分割,cv2进行边缘检测和车牌区域矫正,再用cnn实现多标签端到端识别。测试表明,系统在拍摄角度倾斜、强曝光和昏暗环境下表现出色,甚至对某些百度AI未能识别的车牌也能识别。请确保输入图片尺寸小于240x80,以获得最佳识别效果。详情请参阅CSDN博客。
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。
HivisionIDPhotos - 开源证件照制作工具 支持多种规格自动生成
AI抠图API服务GithubHivisionIDPhoto图像处理开源项目证件照制作
HivisionIDPhotos是一个开源的证件照智能制作项目。它采用模型工作流程实现照片识别、抠图和证件照生成。支持轻量级抠图、多种规格标准证件照和六寸排版照制作。项目提供Web界面和API服务,可通过Docker部署。适用于证件照快速制作需求,支持自定义尺寸和背景色等功能。
trocr-base-printed - 基于Transformer的OCR模型 专注印刷文本识别
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目模型自然语言处理
TrOCR是一种基于Transformer的光学字符识别模型,专门针对印刷文本设计。该模型采用图像Transformer编码器和文本Transformer解码器架构,在SROIE数据集上经过微调。TrOCR能高效处理单行文本图像,为OCR任务提供先进解决方案。这个开源项目适用于多种场景,可轻松集成到各类文本识别应用中。
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。
MyDetectAI - 智能识别AI生成内容的多功能检测工具
AI工具AI检测工具MyDetectAI内容真实性数字安全深度伪造
MyDetectAI是一款专业检测AI生成内容的工具,支持视频、图像、音频和文本分析。通过验证内容真实性,有效预防虚假信息传播,为用户提供可靠的数字安全保障。这一便捷高效的工具在教育、媒体和商业领域广泛应用,旨在促进AI技术的负责任使用,同时防范信息操纵和潜在风险。
license_plate_recognizer - 精准识别车牌文字的OCR模型,适合自动化监控应用
GithubHuggingfaceLicense Plate RecognitionOCRTransformer模型字符错误率开源项目模型自动监控
此模型基于微软的trocr-base-handwritten,专门开发用于从车牌图像中提取文本,特别适用于OCR车牌识别任务,字符错误率为0.0036,适合各类车辆自动化监控系统。利用TrOCR模型并在PawanKrGunjan/license_plates数据集上微调,能高效将图像转换为文本。在低光或者低分辨率下,性能可能下降,且可能会受到不同地区车牌设计差异的影响。
trocr-base-handwritten - 基于Transformer架构的高精度手写文本识别模型
GithubHuggingfaceTrOCRTransformer模型光学字符识别图像转文本开源项目手写文本识别模型
TrOCR是一种基于Transformer架构的光学字符识别模型,专为手写文本识别而设计。该模型结合了图像Transformer编码器和文本Transformer解码器,可准确识别单行手写文本图像。经IAM手写数据集微调后,TrOCR适用于多种手写OCR场景,为文本识别研究和应用提供了有力支持。
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