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Netputer - 强大的跨平台计算机视觉库

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是一个开源的计算机视觉库，支持Python和C++两种编程语言。它旨在提供一系列简洁易用的API，用于图像处理、目标检测和识别等任务。

功能特性

• 多平台支持：Netputer 支持 Windows, Linux 和 macOS 等多种操作系统。
• 高效性能：通过 C++ 实现底层算法，并利用 OpenCV 库进行优化，能够为你的应用带来高效的计算速度。
• 丰富的 API：提供了大量易于使用的 Python 接口，让你可以轻松地实现各种计算机视觉功能。
• 灵活的扩展性：支持自定义模型和插件，允许开发者根据需求构建自己的解决方案。

应用场景

Netputer 可以广泛应用于多个领域：

1. 图像分类与识别：利用预训练模型对图片内容进行分类和识别。
2. 目标检测与跟踪：检测图像中的物体并实时跟踪它们的位置变化。
3. 人脸识别：识别人脸特征并进行人脸比对、人脸验证等操作。
4. 视频分析：在视频流中实时处理图像信息，实现行为分析、监控等功能。
5. 虚拟现实：辅助虚拟现实系统获取现实世界的信息，实现虚实结合的效果。

快速开始

要开始使用 Netputer，请参阅其官方文档：https://netputer.readthedocs.io/

安装

首先确保已安装 Python（≥3.6） 和 pip。然后通过以下命令安装 Netputer：

pip install netputer

示例代码

下面是一个简单的示例，演示如何使用 Netputer 进行图像分类：

import cv2
from netputer.vision import Image

# 加载预训练模型
model = Image.load_model('models/mobilenet_v2_1.0_224')

# 读取图片
img = cv2.imread('example.jpg')
image = model.prepare_image(img)

# 预测图片类别
predictions = model.predict(image)
print(predictions)

社区与贡献

欢迎加入我们的社区，共同交流和推动 Netputer 的发展！

• GitHub：https://github.com/netputer/netputer
• GitCode：
• Gitee：https://gitee.com/netputer/netputer

如果你有任何问题或建议，请随时向我们反馈。期待你的参与，让 Netputer 更加强大和实用！

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