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zheye

智能识别知乎倒立汉字验证码的开源工具

zheye是一个开源项目,专注于识别知乎的倒立汉字验证码。该项目结合了卷积神经网络和高斯混合模型,可准确定位图中的倒立文字。zheye提供完整的训练和测试流程,包括依赖安装、模型训练和验证码评估。作为计算机视觉领域的实践案例,zheye展示了先进的图像识别技术。项目开发目的为学习和研究,使用时需遵守相关协议。

ddddocr - 多功能验证码识别库 支持OCR与目标检测
DdddOcrGithubOCR开源项目滑块检测目标检测验证码识别
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。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
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。
attention-ocr - 基于注意力机制的视觉OCR模型,实现与导出工具
Attention-OCRGithubOCRTensorflow人工智能图像识别开源项目
该项目提供了基于注意力机制的OCR模型,结合了CNN与LSTM,用于图像识别,并能够导出为SavedModel或frozen graph格式。用户可以通过生成TFRecords数据集、训练、测试及可视化等步骤完整运行该OCR系统。项目还支持通过Tensorflow Serving提供REST API服务,并可以在Google Cloud ML Engine上进行模型训练。目前该项目依赖Tensorflow 1.x,未来计划升级到Tensorflow 2。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
CrayEye - 智能手机多模态AI分析应用 结合实时环境数据增强视觉理解
AI分析AI工具CrayEye多模态LLM环境解释视觉提示
CrayEye是一款开源的多模态AI分析应用,利用智能手机摄像头和传感器解读环境。用户可创建、共享和使用融合实时位置、天气等数据的增强型提示。支持iOS和Android,提供鸟类识别、物品分析等功能。这个AI驱动开发的应用为探索视觉多模态模型提供了创新平台,鼓励用户社区共同贡献和改进。
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。
simple-ocr-opencv - 基于OpenCV和NumPy的轻量级Python OCR工具
GithubOCROpenCVPython图像识别开源项目机器学习
simple-ocr-opencv是一个基于OpenCV和NumPy的Python OCR工具。它采用矩形模型进行图像分割,使用k-NN算法实现字符分类。项目结构清晰,包含示例代码,支持自定义训练,并提供预标注训练图像和交互式标注功能。开发者可通过example.py快速上手。这个开源项目遵循GNU AGPLv3许可证,适合需要实现基础OCR功能的开发者使用。
Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具
AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关
Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具,利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示,支持零样本检测,目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景,有助于维护信息真实性和原创性。
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。
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