EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统,其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。相比于其他的车牌识别系统,EasyPR有如下特点:* 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码,并且移植到java等平台。* 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片,它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。* 它的识别率较高。图片清晰情况下,车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。
基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目,包含车牌识别、人脸识别、证件识别等功能,贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点
基于飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。
在YOLOv7的基础上使用KLD损失修改为旋转目标检测yolov7-obb
HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库,由北京智云视图科技有限公司开发,支持PHP、C/C++、Python语言,Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。
MindYOLO is MindSpore Lab's software system that implements state-of-the-art YOLO series algorithms, support list and benchmark.
QFacefusion是基于opencv和onnxruntime的人脸融合用于Qt项目,其核心代码主要参考 https://github.com/hpc203/facefusion-onnxrun ,并在此基础上进行了一些小型修改以及封装。便于直接在项目中引用。
PaddleDetection的目的是为工业界和学术界提供丰富、易用的目标检测模型
面向计算机视觉的基础库,支持 Linux、Windows 以及 MacOS 平台。它提供了众多功能,包括基于 PyTorch 的通用训练框架、高质量实现的常见 CUDA 算子、通用的 IO 接口、图像和视频处理、图像和标注结果可视化、多种 CNN 网络结构等功能、常用小工具(进度条,计时器等)。