semvec/pypi-packages huggingface dataset:
ubigeoaii 0.2.3
Libreria que automatiza procesos espaciales complejos

# UbiGeoAI


Serie de funciones que permiten al usuario ubicar espacialmente los Bounding Boxes a partir de archivos georreferenciados (ráster) generando de esta manera, archivos en formato shapefile. Lo que permite hacer análisis en Sistemas de Información Geográfica (SIG).

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## Instalación

## Creación de carpetas dentro de la ruta donde se implemente la librería  

De manera automática, la librería creará carpetas esenciales para su funcionamiento. Estas carpetas se encontrarán en la dirección del código donde se ejecute la librería. NOTA IMPORTANTE: cada vez que se ejecute la librería se deben de respaldar los resultados ya que estos serán borrados de manera permanente. Las carpetas que se crearán serán las siguientes:

- Predict

- Predict_jpg

- Resultados

- runs  

## Parámetros esenciales de la librería  

- path_raster = ruta del archivo ráster donde se harán las detecciones    

- path_model = ruta del archivo PyTorch generado obtenido mediante Yolo OBB 

- confidence = el valor de confidencia

- output_name = el nombre que se les asignará a los resultados obtenidos

- img_div = tamaño de las matrices generadas a partir de la división del ráster de entrada

## Archivos que se obtienen después de la ejecución de la librería 

Dentro de la carpeta de resultados, tendremos dos resultados. El primero de ellos es un archivo GeoJSON y el otro es un archivo Shapefile.

<img src="Figuras/Resultados 1.png?raw=true" alt="Ejemplo de salida" style="max-width: 500px;">

## Ubicación geográfica de los Bounding Boxes

Los shapefile que se obtienen pueden ser visualizados en un SIG y se pueden hacer análisis con ellos, por ejemplo, análisis de densidad.

<img src="Figuras/Resultados2.png?raw=true" alt="Ejemplo de salida" style="max-width: 500px;">

## Ejemplo de utilización de la librería:
<pre># Se importa la librería 
from ubigeoai import GeoUbicacion
GeoUbicacion(path_raster='Mapa.tif', path_model='best.pt', confidence=0.2, output_name='Deteccion.shp', img_div=540)
</pre>

## Salida

<img src="Resultados3.png?raw=true" alt="Ejemplo de salida" style="max-width: 500px;">
clorps 0.1.0
CLORPS: A module for CLIP, LPIPS, and ORB based image similarity.
Requires Python: >=3.6

# CLORPS

**CLORPS** is a Python package for calculating image similarity based on three complementary techniques: **CLIP embeddings**, **LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity)**, and **ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)**. It provides a combined similarity score for one image compared to another image or a set of target images. Ideal for image retrieval, similarity-based ranking, and image comparison tasks.

## Features

- **CLIP Embeddings**: Uses OpenAI’s CLIP model for embedding-based similarity.
- **LPIPS Similarity**: Calculates perceptual similarity using LPIPS.
- **ORB Keypoint Matching**: Traditional ORB-based similarity for structural comparison.
- **Combined Score**: Normalizes and combines the three scores for a final similarity metric.

## Installation

```bash
pip install clorps
```
**Usage**
```bash
from clorps import CLORPS

# Initialize CLORPS instance
clorps_instance = CLORPS()

# Paths to input and target images
input_image_path = "/path/to/input/image.jpg"
target_image_paths = ["/path/to/target/image1.jpg", "/path/to/target/image2.jpg"]

# Calculate combined similarity scores
combined_scores = clorps_instance.calculate_combined_similarity(input_image_path, target_image_paths)
print("Combined similarity scores:", combined_scores)
```
**Input:** Path to the input image and either a single target image path or a list of target image paths.
**Output:** A list of similarity scores, one for each target image.

**Requirements:**
- Python 3.6+
- torch
- open_clip_torch
- lpips
- numpy
- scikit-learn
- Pillow
- opencv-python

**LICENSE**
This project is licensed under the MIT License.
in-chat-shell 0.1.8
An intelligent shell with AI chat capabilities
Requires Python: >=3.7

## smart_shell

基于python库`prompt_toolkit` 实现的一款命令行终端， 再保持现有shell功能的背景下，额外支持以下功能

1. 终端支持chat命令， 可以在命令行和大模型聊天
2. 终端支持chat读取命令行上下文， 支持读取历史shell命令的输入、输出结果
3. 在pipeline管道中, 支持chat命令读取管道命令的输出，输出

### 安装

```shell

pip intall in-chat-shell

```

### 进入shell

```
in-chat-shell
```


### 功能点1

在命令行中输入`chat`命令，进入聊天模式，可以和大模型聊天

```shell
> chat 你是什么模型
```


### 功能点2

在命令行中输入`chat`命令，进入聊天模式，可以和大模型聊天

```shell
chat 刚才git执行，为啥报错
```

### 功能点3

在pipline管道中， 支持chat命令读取管道命令的输出，输出

```shell

> ls -ls |  chat 转换为markdown格式

```