PaddleOCR - мощная альтернатива tesseract. Эта OCR работает на основе нескольких нейронных сетей. Первая корректирует угол наклона изображения. Вторая находит границы слов. А третья распознает! Tesseract начинает морально устаревать и требует огромного количества предобработки перед распознаванием, paddle является отличной заменой!

Из особенностей:
— Рекомендуется запускать на GPU
— Поддерживает десятки языков
— Активное развивается
— Работает очень точно

Ставится командой (для GPU) ⚙️ python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Ставится командной (для CPU) ⚙️ python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Документация и примеры кода здесь.

kornia - мощная альтернатива opencv. Сейчас достаточно часто начали заменять opencv на kornia или использовать их в связке. Дело в простоте и удобстве этого мощного инструмента. kornia является хорошим мультитулом который включает в себя как и базоввые алгоритмы для работы с изображениями, так и такие вещи как: аугментации, функции потерь, сравнение изображений и многое другое.

Из особенностей:
— Библиотека написана на Python, но в скорости не сильно уступает opencv
— Можно использовать в связке с PyTorch, opencv и некоторыми другими ML фреймворками
— Активное развивается
— Kornia объеденяет в себе классические алгоритмы CV с машинным обучением

Ставится командой ⚙️

pip install kornia[x]

Последняя версия(Develop) ⚙️

pip install git+https://github.com/kornia/kornia

После установки рекомендую проверить работоспособность ⚙️

python -c "import kornia; print(kornia.__version__)"

Попался питонист

SQLAlchemy - лучшая ORM на Python. Был создан Майком Байером в 2005 году. SQLAlchemy позволяет работать с базами данных MySQL, MS-SQL, PostgreSQL, Oracle, SQLite и др.


Из особенностей:
— Код приложения будет оставаться тем же вне зависимости от используемой базы данных(позволяет соблюдать принципы чистой архитектуры)
— Код самой ORM написан качественно, в отличие от многих других ORM
— Активное развивается
— Использует SQLAlchemy Core, который предоставляет SQL Expression Language(стандартизированный SQL) и фокусируется на таблицах, колонках, индексах, а не на моделях и объектах.

Ставится командой ⚙️

pip install SQLAlchemy

В целом крайне не рекомендую использовать любую другую ORM кроме этой.

Planar Object Tracking via Weighted Optical Flow

Недавно был создан очень точный метод детекции объектов WOFT.
Для плоских объектов этот метод может стать хорошей альтеративой YOLOv8.

Авторы предлагают новый, стабильный ибыстрый метод детекции плоских объектов.

Из особенностей:
— Легко использовать
— В методе присутствует фильтрация ложных срабатываний, что делает этот метод надёжным
— Использует и kornia, и opencv
— Детекция может происходить даже при нечёткой картинке
— Возможна конвертация в onnx

Ставится командой ⚙️

python -m pip install virtualenv
python -m virtualenv envs/WOFT
source envs/WOFT/bin/activate
python -m pip install tqdm einops opencv-python kornia==0.5.11 ipdb pandas matplotlib scipy

Запуск demo ⚙️

python WOFT_demo.py demo/V25_2/

Научная работа: arxiv.org/pdf/2301.10057.pdf

Reagento - начало революции в Backend разработке на Python. Сейчас большой популярностью пользуется библиотека pydantic. К нему "привязаны" множество бэкэнд фреймворков, хотя она является крайне медленной и неудобной. Reagento, в частности dataclass_factory исправит эту ситуацию! dataclass_factory — это современный способ преобразования датаклассов или других объектов в более распространенные типы, такие как dict. Данная библиотека намного быстрее и удобнее конкурентов. Сейчас она очень активно развивается и в будущем мы возможно увидем целый Backend фреймворк, который за основу возьмёт dataclass_factory.

Преимущетсва данной библиотеки:

— Для простых случаев не требуются схемы или конфигурация. Просто создайте Factory и вызовите методы загрузки/дампа
— Скорость. Это до 10 раз быстрее, чем marshmallow, dataclasses.asdict и других подобных библиотек
— Автоматическое преобразование имён (например, snake_case в CamelCase)
— Автоматический пропуск полей для «внутреннего использования» (с подчеркиванием в начале)
— Множества, типизированные словари, кортежи и списки поддерживаются «из коробки».
— Структуры с циклическими ссылками (например, связанные списки или деревья) также могут быть преобразованы.

Рекомендую устанавливать develop версию прямо с гитхаба ⚙️

https://github.com/reagento/dataclass-factory.git

Да 🌚

#полезныекниги

Сейчас я изучаю очень полезную книгу "Совершенный код" от С. Макконелла. Хочу порекомендовать её вам. Материал изложен просто, а информация которую вам даст книга, нужна каждому разработчику! Вы изучите чем плохие глобальные переменные, принцип Парете, при профилирование кода, сможете грамотно искать проблемы в своём коде с помощью научного метода и многое другое!

Попався! 🌚

PikaPython - это ультралегкий интерпретатор Python, требующий для своей работы всего 4 КБ оперативной памяти и 64 КБ места на диске.
А также имеющий нулевые зависимости.

Очень годная штука для программирования различных устройств.

Textual - это RAD фреймворк для разработки Python приложений, интерфейс которых умещается в самую обычную консоль.

Сами посмотрите как это круто выглядит и работает 🔥
Кстати авторы библиотеки те же люди, что сделали Rich.

Textual работает в консолях Windows, Linux и MacOS.

Всё это достигается благодаря тому, что современные терминалы позволяют отображать до 16,7 млн цветов, а также имеют поддержку управления мышью.
И конечно же проблема с мигающими анимациями уже давно решена.

Ставится командой ⚙️ pip install "textual[dev]"
Документация и примеры кода здесь.

Всё верно 🌚
Особенно важно хвалить питон.

#полезныекниги

Ну, что тут сказать... Это база!
К прочтению обязательно. Понимание как правильно разрабатывать архитектуру проекта, нужно всем. Чтобы не было всяких `import config` или `global message`. Очень советую, эту книгу. Вы рассмотрите все: от принципов SOLID, до "4 кругов".