Ultralytics YOLO 库的一些主要特点: 实时对象检测:YOLO 能够以极高的速度(可达每秒30帧或更高)检测图像和视频中的对象。 高精度:YOLO 在各种基准测试中表现出色,在速度和精度之间取得了很好的平衡。 易于使用:该库提供了简单直观的 API,使得初学者和专家都可以轻松使用。 多种模型:Ultralytics YOLO 提供了多个预训练模型(如YOLOv3、YOLOv5等),可以根据具体任务选择合适的模型。 自定义训练:可以使用自己的数据集训练 YOLO 模型,以适应特定的对象检测任务。 多种导出格式:训练好的模型可以导出为多种格式,如 ONNX、TensorFlow Lite 等,便于部署到不同的设备和平台上

HyperLPR3 高性能开源中文车牌识别框架

PaddleOCR,AI实现的OCR功能

MMLab 是由港中文的汤晓鸥教授建立的，是最早把深度学习应用于计算机视觉的研究机构之一。MMLab 算法库是 MMLab 实验室在 Github 上开源的一系列算法，涵盖了计算机视觉相关的多个领域，包括目标检测、3D 点云、图像分割、图像识别、视频理解和 AIGC 等。该算法库在学术界和工业界都被广泛使用

二维码识别生成

AForge库广泛用于计算机视觉和人工智能的应用领域，涵盖图像处理、视频处理、机器学习、人脸识别、手写数字识别、物体识别等方面