Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 21:28 UTC

breezedeus / CnSTD

CnSTD: 基于 PyTorch/MXNet 的 中文/英文 场景文字检测(Scene Text Detection)、数学公式检测(Mathematical Formula Detection, MFD)、篇章分析(Layout Analysis)的Python3 包

PythonApache-2.0★ 794 Sterne⑂ 115 Forksseit Mai 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

breezedeus/CnSTD erreicht einen Gesundheitsindex von 50 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (61/100) ab, am schwächsten bei Security (34/100). Zuletzt vor 69 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

50
gesamt / 100
Mittel

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

50
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 50 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 50 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

BreezedeusPersönliches Konto
480 Follower49 öffentliche Reposseit Feb. 2014

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

56Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 69 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
12.2/18Commit-Volumen — 22 Commits im letzten Jahr
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year22
human_commit_share1
days_since_last_push69
active_weeks_last_year4
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 29 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 69 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 82,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count29
latest_release_tagv1.2.8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release69
mean_days_between_releases82,5

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
47/60Stars — 794 Stars
17.1/25Forks — 115 Forks
5.8/15Watcher — 12 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks115
stars794
watchers12
growth_stateorganic
growth_factor_pct100
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

46Schwach · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden — 4 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,991
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/42Issue-Lösungsquote — 68 % der Issues geschlossen
24.4/30PR-Annahme — 44/54 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/11 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs44
open_issues17
closed_issues37
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,685
closed_unmerged_prs10
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
19.3/25Reichweite des Inhabers — 480 Follower von breezedeus
24.4/25Kontohistorie — 49 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers480
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginbreezedeus
public_repos49
account_age_days4.589
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

54Mittel · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.breezedeus.com/article/cnocr
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsobject-detection, pytorch, text-detection, deep-learning, math-formula-detection, ocr, python, scene-text-detection
has_wikija
homepagehttps://www.breezedeus.com/article/cnocr
docs_sitehttps://www.breezedeus.com/article/cnocr
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

34Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

18Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/11 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
3.8/7.5Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
0/7.5Vulnerabilities — 98 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate1,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories177
affected_packages13
assessed_packages65
unassessed_packages23
affected_by_severitycritical 4, high 5, moderate 4
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 65 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 23 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

50Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
25.6/40Lesbare Commit-Historie — 48 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,48
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.4/55Handhabbare Dateigrößen — 2/67 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes85.295
source_files_sampled67
oversized_source_files2
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

794GitHub-Sterne
4Mitwirkende
22Commits, letzte 12 Monate
69Tage seit letztem Push
29Releases
1Bus-Faktor
17offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-11: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 794 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 792 ★ / 115 ⇿
792Sterne
115Forks
29Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-07-11 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

0200400600800792115102020-062023-062026-07
Major 1Minor 1Patch 12

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 1.8 / 10
1.8Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-12 21:28 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/11 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities98 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 88

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 88 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohappyeyeballs2.4.3indirekt
PyPIaiohttp3.11.7indirekt
PyPIaiosignal1.3.1indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs24.2.0indirekt
PyPIcertifi2024.8.30indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.0indirekt
PyPIclick—indirekt
PyPIclick8.1.7indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIcolorlog6.9.0indirekt
PyPIcontourpy1.3.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIfilelock3.16.1indirekt
PyPIflatbuffers24.3.25indirekt
PyPIfonttools4.55.0indirekt
PyPIfrozenlist1.5.0indirekt
PyPIfsspec2024.10.0indirekt
PyPIhuggingface-hub—indirekt
PyPIhuggingface-hub0.26.2indirekt
PyPIhumanfriendly10.0indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIjinja23.1.4indirekt
PyPIkiwisolver1.4.7indirekt
PyPIlightning-utilities0.11.9indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImatplotlib3.9.2indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.1.0indirekt
PyPInetworkx3.2.1indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy1.26.4indirekt
PyPIomegaconf2.3.0indirekt
PyPIonnx—indirekt
PyPIonnx1.17.0indirekt
PyPIonnxruntime1.19.2indirekt
PyPIonnxruntime-gpu—indirekt
PyPIopencv-python—indirekt
PyPIopencv-python4.10.0.84indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas2.2.3indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpillow11.0.0indirekt
PyPIpip-tools—indirekt
PyPIpropcache0.2.0indirekt
PyPIprotobuf5.28.3indirekt
PyPIpsutil6.1.0indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpyclipper—indirekt
PyPIpyclipper1.3.0.post6indirekt
PyPIpyparsing3.2.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytorch-lightning—indirekt
PyPIpytorch-lightning2.4.0indirekt
PyPIpytz2024.2indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIrapidocr—indirekt
PyPIrapidocr3.9.1indirekt
PyPIrequests2.32.3indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIscipy1.13.1indirekt
PyPIseaborn—indirekt
PyPIseaborn0.13.2indirekt
PyPIshapely—indirekt
PyPIshapely2.0.6indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsympy1.13.1indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorch2.5.1indirekt
PyPItorchmetrics1.6.0indirekt
PyPItorchvision—indirekt
PyPItorchvision0.20.1indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPItqdm4.67.0indirekt
PyPItyping-extensions4.12.2indirekt
PyPItzdata2024.2indirekt
PyPIultralytics—indirekt
PyPIultralytics8.3.36indirekt
PyPIultralytics-thop2.0.12indirekt
PyPIunidecode—indirekt
PyPIunidecode1.3.8indirekt
PyPIurllib32.2.3indirekt
PyPIyarl1.18.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 13

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 65 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 13 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 23 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
aiohttp3.11.7indirektkritisch663.14.3
onnx1.17.0indirektkritisch171.22.0
pillow11.0.0indirektkritisch3412.3.0
torch2.5.1indirektkritisch222.13.0
click8.1.7indirekthoch18.3.3
jinja23.1.4indirekthoch63.1.6
protobuf5.28.3indirekthoch46.33.5
pytorch-lightning2.4.0indirekthoch32.6.6
urllib32.2.3indirekthoch122.7.0
filelock3.16.1indirektmittel43.20.3
fonttools4.55.0indirektmittel24.60.2
idna3.10indirektmittel23.15
requests2.32.3indirektmittel42.33.0

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken.