Phần mềm nhận diện thẻ bài: nhận diện, chấm điểm và định giá thẻ số lượng lớn

Nhận diện thẻ offline ngay trên máy tính của bạn

Cardloader có sẵn một bộ nhận diện chạy ngay trên thiết bị, dựa trên LFM2.5-VL 450M, một mô hình ngôn ngữ thị giác cỡ nhỏ của Liquid AI, chạy qua llama.cpp. Nó dùng Metal trên Mac và CPU trên Windows và Linux, mất khoảng một giây mỗi thẻ trên một chiếc laptop đời mới.

Mỗi thẻ được nhìn nhanh hai lần: cả tấm thẻ để lấy tên, năm và game, rồi một dải phóng to ở mép dưới để lấy số thẻ và mã set. Câu trả lời luôn theo một khuôn JSON cố định, nên lúc nào cũng tách gọn gàng vào đúng cột.

• Miễn phí, không giới hạn: không cần khóa API, không cần tài khoản, không tính phí theo từng thẻ.
• Riêng tư: ảnh được đọc trên máy của bạn và không bao giờ được tải lên.
• Tải về một lần: khoảng 330 MB từ Hugging Face sau khi bạn chấp nhận giấy phép của mô hình; có thể tạm dừng và tải tiếp.
• Giới hạn nói rõ: mô hình không phân biệt được bản in lại và biến thể, và không đưa ra điểm khớp, kết quả thay thế, giá hay điểm chấm. Thay cho mức tin cậy, các dòng hiện nhãn Local.

Mô hình được cấp phép theo LFM Open License v1.0, giấy phép này giới hạn việc dùng cho mục đích thương mại khi doanh thu vượt một ngưỡng nhất định. Bản thân Cardloader dùng giấy phép Apache-2.0.

Quét thẻ số lượng lớn: máy scan, thư mục hoặc thư mục theo dõi

Thẻ của bạn ở đâu, Cardloader lấy từ đó. Ảnh gốc không bao giờ bị sửa hay di chuyển.

• Máy scan tài liệu: điều khiển máy RICOH/Fujitsu fi-8170 (hoặc mọi máy scan TWAIN 2.x có khay nạp trên Windows, mọi máy scan SANE trên macOS và Linux) quét hai mặt qua khay nạp tự động (ADF) theo từng xấp, mặc định ở 600 dpi.
• Thư mục: phân tích ảnh JPG, PNG, WebP, TIFF hoặc BMP từ một thư mục ảnh quét hoặc ảnh chụp bằng điện thoại.
• Thư mục theo dõi: phân tích ảnh ngay khi một ứng dụng khác lưu chúng, ví dụ PaperStream Capture hoặc ScanSnap Home.
• Tệp CSV: nhập một bảng tính có sẵn; dòng có đường dẫn ảnh sẽ được phân tích, dòng có tên thẻ được nhập vào như thẻ đã nhận diện.