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Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
通过估算深度,把你上传的图片变成 3D 浮雕 STL 文件,导出前可以用曲线编辑器调整深度图。适合想从照片得到高度模型的创作者。
Image To Relief 是一款工具包,属于效率类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download oedevs/image-to-relief-grayscale --repo-type space --local-dir image-to-relief-grayscale cd image-to-relief-grayscale
Image To Relief 把你上传的图片变成浮雕的 STL 文件。它先让 Depth Anything V2 模型估算深度,再给你曲线编辑器和纹理控件,让你在导出之前调整深度图。
适合想把平面图片变成有高度的 3D 模型,并且想自己决定深度效果的人。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 3D 打印 | 创作者和爱好者 | 把照片变成带高度的模型文件 | 上传一张照片并导出 STL |
| 设计 | 设计师 | 调整深度,让主体从背景中凸显 | 使用前景强调预设 |
| 计算机视觉 | 开发者 | 了解深度估算如何变成高度图 | 编辑曲线并观察预览高度图的变化 |
| 本地折腾 | 有闲置电脑的人 | 调高像素上限来处理更大的图片 | 用更高的上限启动应用 |
如果你需要手工编辑网格或自由雕刻,可以跳过它。
你可以在浏览器、Docker 或纯 Python 环境里使用它。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 用照片做浮雕 | 创作者 | 由调整后的深度生成的 STL 文件 |
| 修正过平或过硬的深度估算 | 设计师 | 用曲线和预设重塑后的深度图 |
| 处理更大的图片 | 本地用户 | 比托管 Space 更高的处理上限 |
有两条路可选。托管的 Space 什么都不用装。本地副本需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub hf download oedevs/image-to-relief-grayscale --repo-type space --local-dir image-to-relief-grayscale cd image-to-relief-grayscale docker build -t image-to-relief-grayscale . docker run -it -p 7860:7860 image-to-relief-grayscale
不用 Docker 的话,安装依赖后直接启动应用。
pip install -r requirements.txt python app.py
从上到下依次操作页面。
| Tool | What it does |
|---|---|
| Estimate Depth Map | 对你上传的图片运行深度模型 |
| Depth histogram + curves editor | 拖动、添加或删除曲线上的点来重新映射深度值 |
| Curve presets | 应用中间调对比、前景强调或背景压缩 |
| Luminance Texture Strength | 根据图片亮度添加表面纹理 |
| Generate STL from Adjusted Depth | 用你调好的深度图生成 STL 文件 |
想在自己的电脑上调高处理上限,启动时加一个参数。
python app.py --max-resolution-pixels 4000000
你上传一张照片,点击 Estimate Depth Map,再拖动曲线上的一个点,让主体比背景更高。点击 Generate STL from Adjusted Depth 后,你会得到这个浮雕的 STL 文件。
如果你刚接触,先打开 Space,上传任意一张图片并点击 Estimate Depth Map。先看结果,不要急着动曲线,再试一个预设。
如果你熟悉深度模型,这个应用用 Depth Anything V2 Large 来估算,并让你手动重新映射它的数值。纹理会按当前的高度范围缩放,所以调大 Max Z-Height 不会让表面纹理变深一倍。HEIC 和 HEIF 上传会在服务器端用 pillow-heif 解码。
托管的 Space 有一个你改不了的上限,本地副本可以调高。
通过估算深度,把你上传的图片变成 3D 浮雕 STL 文件,导出前可以用曲线编辑器调整深度图。适合想从照片得到高度模型的创作者。
由 oedevs 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:Image To Relief 把你上传的图片变成浮雕的 STL 文件。它先让 Depth Anything V2 模型估算深度,再给你曲线编辑器和纹理控件,让你在导出之前调整深度图。
适合谁:适合想把平面图片变成有高度的 3D 模型,并且想自己决定深度效果的人。
Title: 谁会用这个应用
Industry | Who uses it | How they use it | Example
3D 打印 | 创作者和爱好者 | 把照片变成带高度的模型文件 | 上传一张照片并导出 STL
设计 | 设计师 | 调整深度,让主体从背景中凸显 | 使用前景强调预设
计算机视觉 | 开发者 | 了解深度估算如何变成高度图 | 编辑曲线并观察预览高度图的变化
本地折腾 | 有闲置电脑的人 | 调高像素上限来处理更大的图片 | 用更高的上限启动应用
如果你需要手工编辑网格或自由雕刻,可以跳过它。
用在哪里:你可以在浏览器、Docker 或纯 Python 环境里使用它。
Title: 这个应用适合做什么
Use case | Who | What they get back
用照片做浮雕 | 创作者 | 由调整后的深度生成的 STL 文件
修正过平或过硬的深度估算 | 设计师 | 用曲线和预设重塑后的深度图
处理更大的图片 | 本地用户 | 比托管 Space 更高的处理上限
如何设置:有两条路可选。托管的 Space 什么都不用装。本地副本需要下面这些。
pip install -U huggingface_hub
hf download oedevs/image-to-relief-grayscale --repo-type space --local-dir image-to-relief-grayscale
cd image-to-relief-grayscale
docker build -t image-to-relief-grayscale .
docker run -it -p 7860:7860 image-to-relief-grayscale
不用 Docker 的话,安装依赖后直接启动应用。
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:从上到下依次操作页面。
Title: 你会用到的控件
Tool | What it does
Estimate Depth Map | 对你上传的图片运行深度模型
Depth histogram + curves editor | 拖动、添加或删除曲线上的点来重新映射深度值
Curve presets | 应用中间调对比、前景强调或背景压缩
Luminance Texture Strength | 根据图片亮度添加表面纹理
Generate STL from Adjusted Depth | 用你调好的深度图生成 STL 文件
想在自己的电脑上调高处理上限,启动时加一个参数。
python app.py --max-resolution-pixels 4000000
示例:你上传一张照片,点击 Estimate Depth Map,再拖动曲线上的一个点,让主体比背景更高。点击 Generate STL from Adjusted Depth 后,你会得到这个浮雕的 STL 文件。
新手与专家:如果你刚接触,先打开 Space,上传任意一张图片并点击 Estimate Depth Map。先看结果,不要急着动曲线,再试一个预设。
如果你熟悉深度模型,这个应用用 Depth Anything V2 Large 来估算,并让你手动重新映射它的数值。纹理会按当前的高度范围缩放,所以调大 Max Z-Height 不会让表面纹理变深一倍。HEIC 和 HEIF 上传会在服务器端用 pillow-heif 解码。
上传图片
估算深度图
调整曲线和纹理
预览高度图
生成 STL 文件
注意事项:托管的 Space 有一个你改不了的上限,本地副本可以调高。
在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 6 KB
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这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
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