LC-Finder 使用与安装指南
2024-10-09 22:51:50作者:庞眉杨Will
项目概述
LC-Finder 是一款基于 C 语言编写的图像标注与目标检测工具。它利用 LCUI 框架构建图形界面,设计灵感源自于 Windows 系统附带的“照片”应用。LC-Finder 不仅提供了直观的GUI来标记图片中物体的边界框,支持训练如YOLOv3和v2这样的目标检测模型,还集成了内置图像检测器,能够自动标注图片中的对象,并允许用户通过标签浏览和搜索图片。
1. 目录结构及介绍
LC-Finder 的项目目录结构清晰地组织了源代码和资源文件:
LC-Finder/
├── app # 应用程序主体源码
│ └── detector # 目标检测相关的代码
│ ├── models # 预训练模型存放目录
│ └── ... # 其他相关组件
├── contrib # 贡献者可能使用的额外资源或脚本
├── include # 头文件目录,用于声明接口
├── lcpkg.json # 包配置文件
├── package-lock.json # NPM依赖锁定文件
├── package.json # NPM包配置文件
├── privatespace # 可能涉及私有空间管理的代码
├── res # 资源文件夹,包括图标等非代码资源
├── src # 主要源代码目录
├── travis.yml # Travis CI 配置文件
├── .gitattributes # Git属性文件
├── .gitignore # Git忽略文件列表
├── .github # GitHub特定的配置文件夹
│ └── ISSUE_TEMPLATE # Issue模板
├── LICENSE # 项目许可证文件
├── README.md # 项目的主要说明文件,含快速入门信息
├── README.zh-cn.md # 中文版项目说明文件
├── CHANGELOG.* # 更新日志文件
├── CONTRIBUTING.* # 贡献指南文件
└── setup.sh # 可能的项目设置脚本
2. 项目的启动文件介绍
LC-Finder 的主要启动逻辑通常位于 src 或是项目入口点的特定 .c 文件中,由于项目基于 C 语言,启动逻辑并不像脚本语言那样直接指向一个特定的 .py 或 .js 文件。对于C语言项目,启动通常是通过主函数(main)实现的,这意味着从 src 目录下的某个文件(例如 main.c)开始执行。具体的启动文件名需查阅实际源码结构确定。
3. 项目的配置文件介绍
LC-Finder 使用了多个配置文件来定义其行为和环境设置:
.gitignore: 这不是一个运行时配置文件,但它定义了哪些文件或文件夹不应被Git版本控制。package.json和package-lock.json: 对于包含JavaScript组件(比如构建流程或Node.js脚本)的项目,这些文件定义了npm依赖和脚本命令,尽管主要代码是C语言。.travis.yml: 如果项目集成Travis CI,这个文件定义了自动化测试和部署的步骤。lcpkg.json: 可能是一种自定义配置文件,用于管理LC-Finder特定的依赖或包信息。
对于实际运行配置,LC-Finder可能在应用程序内部实现了配置读取机制,这通常涉及到特定的配置文件或是在运行时传入的参数。但根据提供的材料,没有明确指出一个外部的、用户可自定义的配置文件路径或格式。因此,配置方面更多依赖于源码内的默认设定或命令行参数。
在实际操作前,确保遵循项目文档中的指示进行预训练模型下载和环境准备。具体配置细节和启动指令应参考README.md或项目文档中的“安装”和“贡献”章节。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143