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Rectlabel-support

图像标注工具，支持自动化标注和多格式导出

RectLabel自动标注文本识别导出格式图像标注Github开源项目

RectLabel 是一款图像标注工具，支持 Segment Anything 和 Core ML 模型的自动标注，能够识别文本、曲线、点线和骨架等。支持导出COCO、Labelme、CreateML、YOLO和DOTA格式，以及索引色和灰度掩码图像。通过自定义热键和快捷设置，提高标注效率，满足不同图像处理需求。

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介绍相关项目
ScantextAI - 多语言支持的在线图像文字识别转换平台
AI工具OCR技术PDF转换图像转文字多语言支持文本提取
ScantextAI是一个多语言在线OCR平台，支持从多种图像格式中提取文字并转换为可编辑文档。适用于各行业，提供免费服务，注重文件安全和隐私保护。
cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集
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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。
PanelCleaner - 基于机器学习的漫画文本清理工具
GithubOCRPanel Cleaner图像处理开源项目文本检测机器学习
PanelCleaner 是一款开源的漫画文本清理工具，采用机器学习技术精确识别文本区域并生成高质量遮罩。该工具能自动清理简单对话气泡，支持批量处理和自定义清理参数，并提供OCR文本提取功能。通过直观的图形界面，PanelCleaner 可大幅提高漫画翻译效率，减少重复性工作，同时避免误删非文本内容。
Image Describer - 全能AI图像分析与描述助手
AI图像描述AI工具关键词提取图像分析数据图表解析自然语言处理
Image Describer是一款功能丰富的AI图像分析工具，提供详细图片描述、情感洞察和数据图表分析。支持生成图像描述、AI图像生成提示词、提取图像元素和翻译图片文本等多项功能。适用于艺术家、设计师、研究人员及普通用户，帮助提升创作灵感和工作效率。网站支持多语言、暗黑模式和用户分享，为用户带来全面、便捷的图像分析体验。
label-sleuth - 无代码系统助力快速构建文本分类模型
GithubLabel Sleuth分类器构建开源项目文本标注无代码系统自然语言处理
Label Sleuth是一款开源的无代码文本标注与分类系统。该系统使领域专家无需依赖NLP专家即可快速创建定制NLP模型。通过直观的用户界面，系统指导用户标注数据并构建针对特定需求的模型。在用户标注示例的同时，机器学习模型在后台自动训练，对新示例进行预测，并为用户推荐下一步标注内容。Label Sleuth操作简单，无需机器学习知识，从任务定义到获得可用模型仅需数小时。
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。
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。
grounded-segment-anything-colab - 图像分割与编辑工具 支持多种inpainting模型
AI视觉ColabGithubGrounded-Segment-Anythinginpainting图像分割开源项目
grounded-segment-anything-colab是一个基于IDEA-Research项目的图像处理工具，集成了图像分割和编辑功能。该工具支持多种inpainting模型，包括runwayml/stable-diffusion-inpainting和自定义16位模型。项目提供Colab教程，方便用户进行图像分割和编辑操作。此工具为图像处理提供了灵活高效的解决方案。
joytag - 多标签AI图像标记模型 支持5000+标签
AI视觉模型GithubJoyTagViT架构图像标签多标签分类开源项目
JoyTag是基于ViT-B/16架构的AI视觉模型，专用于图像多标签分类。采用Danbooru标记体系，支持5000多个标签，适用于手绘和摄影等多种图像类型。模型在0.4阈值下F1分数达0.578，能为每张图像生成独立标签预测。可用于diffusion模型训练等多种应用场景。
JSON2YOLO - COCO到YOLO格式转换工具 提升目标检测效率
COCO2YOLOGithubUltralytics开源项目数据集转换机器学习目标检测
JSON2YOLO是一个开源数据集转换工具，专注于将COCO格式JSON数据转换为YOLO格式。这款跨平台工具支持Linux、MacOS和Windows，为机器学习实践者简化了数据处理流程。它不仅优化了数据转换过程，还能提升目标检测模型的训练效率。项目源码可在GitHub获取，用户也可加入Discord社区交流。
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