EasyOCR поддерживает более 40 языков и локальное выполнение, что позволяет легко справиться с оптическим распознаванием символов.

TengineKit — бесплатный, быстрый и простой SDK для обнаружения лиц в реальном времени, определения ключевых точек лица и атрибутов лица на мобильных устройствах.

Эффективное ML-решение для нишевых запросов.

Вёркфлоу проекта: распознавание с помощью CNN5/DenseNet+BLSTM/LSTM+CTC. Проект предназначен только для обучения.

**Открытый алгоритм отслеживания лиц по видео, основанный на MTCNN для обнаружения лиц и ONET для их отслеживания. Скорость обнаружения с использованием процессора i7-9700k может достигать 250 кадров в секунду.**

Открытый и простой в использовании китайский офлайн-OCR, который не уступает по точности распознавания крупным компаниям, а также предоставляет удобную веб-страницу и веб-интерфейс. Это удобно для повседневного использования людьми или для вызова другим...

Библиотека алгоритмов для обнаружения вращающихся рамок на основе PyTorch и MMDetection предлагает широкий спектр алгоритмов обнаружения вращающихся рамок, включая одноэтапные и двухэтапные. Поддерживает множество популярных академических наборов данных...

Данный проект реализован с использованием SunnyUIC#winform в качестве фронтенд-фреймворка. Это выпускной проект автора, выполненный в 2021 году. Проект имеет большое значение для автора. Для его работы требуется взаимодействие с серверной частью проекта...

CnOCR: китайский и английский OCR Python-пакеты на основе PyTorch/MXNet.

CnOCR — это пакет Python 3 для выполнения китайского оптического распознавания символов (OCR). CnOCR поставляется с предварительно обученной моделью распознавания, которую можно использовать сразу после установки.

Этот проект реализован с использованием Springboot, Mybatis и MySql. Разработан API интерфейс. Проект был создан как выпускной в 2021 году, открыт для сообщества, и это также первый опыт самостоятельного изучения Java-фреймворка и его реализации. Это ...

CnSTD: пакет Python3 для обнаружения текста в сценах на китайском и английском языках, основанный на PyTorch/MXNet