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flickr_scraper

专为YOLO训练集收集的Flickr图片爬取工具

flickr_scraper是一款针对YOLO训练数据集收集开发的Python工具。该工具通过Flickr API实现关键词搜索和批量下载功能,可快速获取并保存相关图片。它简化了计算机视觉任务的数据准备流程,使用者只需配置API密钥即可开始使用。这个开源项目为研究者和开发者提供了便捷的图像数据采集方式。

autoscraper - 自动化智能高效的Python网页抓取工具
AutoScraperGithubPython安装教程开源项目数据提取自动网页抓取
AutoScraper 是一款为简化网页爬取而设计的智能工具,能够自动学习爬取规则,获取网页中的文本、URL及HTML标签值。兼容Python 3,支持从Git、PyPI或源代码安装,允许使用代理和自定义请求参数,并且可以保存和加载模型,满足各种复杂的网页数据抓取需求。
Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具
GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测
Labelme2YOLO是一个开源工具,用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换,能自动分割训练验证集,并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作,用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程,方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。
Google-Images-Search - Python库实现Google图片搜索、下载和处理
APIGithubGoogle Images SearchPython图片搜索开发工具开源项目
Google-Images-Search是一个Python库,用于搜索、下载和处理Google图片。该项目提供命令行界面和编程接口,支持自定义搜索参数、图片验证和自定义文件命名。它可以处理大量图片请求,支持将图片保存为BytesIO对象,为开发者提供了图片处理解决方案。
awesome-web-scraper - 多语言网页抓取与爬虫工具资源汇总
GithubWeb Scraper开源工具开源项目数据抓取编程语言网络爬虫
awesome-web-scraper项目汇集了多种编程语言的网页抓取和爬虫工具,涵盖Java、C/C++、C#、Erlang、Python、PHP、Node.js、Ruby、Go和Rust等语言。该项目提供每个工具的简要说明和GitHub链接,便于开发者快速选择适合的解决方案。这些工具可用于网页数据抓取、内容提取和网站爬取,适用于搜索引擎构建、数据分析和自动化测试等场景。作为一个精选资源列表,awesome-web-scraper为开发者提供了宝贵的参考。
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。
Crawler - 开源多平台社交媒体数据采集项目
API接口Github主流媒体平台免责声明开源项目数据采集爬虫服务
这是一个开源项目,专注于抖音、快手、哔哩哔哩等主流社交媒体平台的数据采集。项目提供API接口,支持关键词搜索、内容详情获取、评论采集和媒体资源下载。该项目旨在帮助开发者了解平台特性,强调合法合规使用,仅供学习和研究。
Scrapegraph-ai - 集成大语言模型和图逻辑的网络抓取Python库
GithubLLMPythonScrapeGraphAI开源项目数据抽取热门网络爬虫
ScrapeGraphAI是一款集成大语言模型和图逻辑的高效网络抓取Python库。该库支持多种抓取流程,适用于网站和本地文件,如XML、HTML、JSON和Markdown。用户只需指定需要提取的信息,ScrapeGraphAI即可自动完成。该库易于安装,支持多种自定义配置,适合高级用户和开发者进行数据抓取和分析。
pylabel - 图像数据集转换与标注工具
GithubPyLabelPython包图像数据集开源项目注释转换目标检测
PyLabel是一个Python包,可用于为计算机视觉模型(如PyTorch和YOLOv5)准备图像数据集。该工具支持在不同标注格式之间进行转换(如COCO到YOLO),并在Jupyter notebook中提供AI辅助标注功能。PyLabel允许使用单行代码转换标注格式,将注释数据存储在pandas DataFrame中便于分析,按类分层将数据集分为训练集、测试集和验证集,并支持带边界框的图像可视化,从而使图像数据处理更高效便捷。
twitter-scraper - 无需API密钥的Twitter数据采集库
APIGithubTwitter爬虫开源项目搜索用户资料认证
这是一个开源的Twitter数据采集库,通过反向工程前端JavaScript API实现功能。支持用户认证、获取推文、搜索内容和用户资料、获取趋势等操作,无速率和使用限制。该库提供高速数据获取,支持HTTP和SOCKS5代理,以及自定义请求延迟设置。适用于Twitter数据分析和研究工作。
img2dataset - 高效处理大规模图像数据集的开源工具
Githubimg2dataset下载工具图像数据集开源项目数据处理机器学习
img2dataset是一个开源工具,用于将大量图像URL转换为结构化数据集。它能在20小时内处理1亿个URL,支持下载、调整大小和打包功能。该工具提供多种输出格式、编码选项,以及增量模式和过滤功能,适用于机器学习训练等需要处理大规模图像数据的场景。img2dataset还支持保存URL和标题对,为研究人员和开发者提供了灵活的数据处理选项。
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