大家好，我是兴业，欢迎来到我的PR教程。受周围环境的影响，相信很多小伙伴在录制自己的vlog视频时都会产生或多或少的噪音，就拿笔者来说，本来就是合租的房子，室友又经常打游戏，所以很难找到一个安静的环境去录制视频；其次，就算是在一个安静的小房间里，机箱风扇也会产生相应噪音，所以无论怎样，音频里总是会出现一些呲呲、沙沙的噪音，基本上无法避免。那么一条优质的视频片段，除了画质清晰以外，音频更是重中之重，
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2024-06-19 11:11:59
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# Python AudioSegment 去噪音：简单高效的音频处理
在音频处理领域，去噪音是一个常见的需求。无论是音乐制作、语音识别还是其他音频分析任务，去除背景噪音都是提高音频质量的关键步骤。Python 的 `AudioSegment` 库提供了一种简单而高效的方法来处理音频文件，包括去噪音功能。本文将介绍如何使用 `AudioSegment` 进行音频去噪音，并提供代码示例。
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原创
2024-07-27 03:33:59
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配好了OpenCV的Python环境，OpenCV的Python环境搭建。于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别，如下文。必备知识Haar-likeHaar-like百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。opencv api要想使
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2024-05-21 12:11:07
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# 使用Python中的Librosa实现音频去噪音
在音频处理的领域，去噪声是一项重要的技术。它可以显著提高音频信号的质量，让我们更清晰地听到想要的信息。本文将介绍如何使用Python中的Librosa库来进行音频去噪声的处理，并提供相关的代码示例。
## 什么是Librosa？
Librosa是一个用于音频和音乐分析的Python库，能够实现多种音频处理功能，包括音频特征提取、音乐曲调分
对于一般的图像提取轮廓，介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。
比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多：
所以本文增加了去掉噪声的部分。
首先加载原始图像，并显示图像
img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像
h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽
cv2.imshow("Origin", img)
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2024-01-23 23:11:58
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（给Python开发者加星标，提升Python技能）编译：linux 中国- Xingyu.Wang，作者：Tristan De Cacqueray持续集成（CI）作业会生成大量数据。当一个作业失败时，弄清楚出了什么问题可能是一个繁琐的过程，它涉及到调查日志以发现根本原因 —— 这通常只能在全部的作业输出的一小部分中找到。为了更容易地将最相关的数据与其余数据分开，可以使用先前成功运行的作业结果来训
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2023-09-21 19:26:27
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7 PyTorch的正则化7.1 正则化之weight_decayRegularization：减小方差的策略，从而解决过拟合问题，常见的方法有：L1正则化和L2正则化weight decay（权值衰减）= L2 Regularization在PyTorch的优化器中提供了 weight decay（权值衰减）的实现【PyTorch】6.1 正则化之weight_decay误差可分解为：偏差、方差
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2023-11-03 10:12:19
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## Python去背景音乐和噪音
在音频处理领域，去除背景音乐和噪音是一个常见的问题。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多工具和库来处理音频数据。本文将介绍如何使用Python去除背景音乐和噪音，并给出相应的代码示例。
### 1. 去除背景音乐
背景音乐通常是一种频率较低的声音，与主要音频信号相对应。通过频域分析和滤波技术，我们可以将背景音乐从主要音频信号中分离出来。
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原创
2024-06-25 05:20:08
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Canny 算法边缘：我的理解是在图像处理的过程中，针对我们图像处理的过程中，梯度变化以较大的地方能够让我们能够快速辨识，针对一个人脸，脸上有一些平滑的地方（没错我针对美颜的），与头发的接壤处，会让我们清楚的意识到这个人脸的大小形状等特征。通过线条我们能够很清晰的辨认一个人的特征，因此，图像边缘是图像处理之中很简单的任务之一。Canny 边缘检测算法是一种广泛使用的边缘检测技术，由 John F.
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2024-10-11 21:12:55
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前言：为什么要写这么一篇文章呢？因为我录了一套视频，关于python数据分析可视化的基础入门，然后又买不起录音设备，自己的电脑又老得不行，所以在视频里面伴随着经久不衰的“嗡嗡~”声，然后咱们办呢？就算不是我这么穷的人，我想也遇到过，但是那些处理视频的软件实在是太大，动辄好几百兆。。。。我孱弱的电脑，不想再背负这些了，所以google吧~ 总得来说参考了下面两篇文章，第一篇文
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2024-07-04 21:24:36
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Non-Local Means Denoising, IPOL 2011是啥基于相似性原理的图像去噪算法，与传统的局部均值滤波（平均，中值）不同，NLM 可以处理复杂的噪声模型，更好的保留图像细节总得来说，NLM 算法的优缺点如下优点：去除噪音的同时，能够有效的保留图像的细节和纹理，降噪效果较好不需要先验知识，可以处理多种不同类型的图像噪声原理简单，易于实现缺点：复杂度高，运算速度较慢对噪声强度和
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2023-10-17 17:00:26
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下面小编就为大家带来一篇python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
对于一般的图像提取轮廓，介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多：所以本文增加了去掉噪声的部分。首先加载原始图像，并显示图像 img =
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2023-07-31 23:29:42
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本博文属于阅读笔记，仅供本人学习理解用论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8365806给出代码（https://github.com/cszn/FFDNet） Many methods mostly learn a specific model for each noise level, and require mult
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2024-01-22 06:52:42
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# 开发 iOS 应用中的去噪音功能：入门指南
在现代移动应用中，语音和音频处理是一个重要的功能。尤其在通话、录音和音频聊天中，去噪音可以显著提升用户体验。本文将为你提供一个完整的 iOS 去噪音功能的开发流程，并附上相关代码和解释。希望通过本指南，你能了解到如何实现这一功能。
## 开发流程概览
我们来看看实现去噪音功能的主要步骤。以下是整个过程的表格展示：
| 步骤 | 描述
傅里叶变换简单解释傅里叶变换把无限长的三角函数作为基函数，这个基函数会伸缩，平移（其实是两个正交基的分解）。缩得窄，对应高频；伸得宽，对应低频。然后这个基函数不断和信号做相乘。某一个尺度（宽窄）下乘出来的结果，就可以理解成信号所包含的当前尺度对应频率成分有多少。于是，基函数会在某些尺度下，与信号相乘得到一个很大的值，因为此时二者有一种重合关系。那么我们就知道信号包含该频率的成分的多少。
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2024-01-02 12:29:45
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在音频制作中，音频降噪除噪的常用方法有采样除燥法、噪声门等。是专业音频处理软件比较有效除去持续稳定的背景噪音的一种方法，除噪的原理就是对噪音的波形样本进行取样，然后对整段素材的波形和采样噪音样本分析，自动去除噪音。噪声门则是设定一个电平的门限值，低于这个门限的信号电平全部过滤掉，高于门限值的信号电平全部通过。这两种音频降噪的处理方法各有优缺点，前者能彻底除去噪音，缺点是对原始人声音质有破坏作用，信
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2023-12-19 19:49:08
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**QOCA处理大致过程**先用analyze的模块，去除里面的季节性信号和step（突跳）以及趋势项，然后用这个模块生成的序列进行PCA分析，得到共模误差，然后把PCA得到的两个文件（cali_pca.cpt主分量文件和cali_pca.seign特征向量文件 )带到analyze,重新analyze一次，这次只去除step和共模误差，然后就可以用cats算速度场了st_filter 的目的是实
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2024-08-14 13:29:17
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39 Meanshift 和 和 Camshift目标 • 本节我们要学习使用 Meanshift 和 Camshift 算法在视频中找到并跟踪目标对象39.1 Meanshift Meanshift 算法的基本原理是和很简单的。假设我们有一堆点（比如直方图反向投影得到的点），和一个小的圆形窗口，我们要完成的任务就是将这个窗口移动到最大灰度密度处（或者是点最多的地方）。如下
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2024-08-26 19:56:05
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图像去噪声知识点python代码c++代码 知识点图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有均值去噪声高斯模糊去噪声非局部均值去噪声双边滤波去噪声形态学去噪声这里暂时先说上面的三个方法，后面我们会在分享完相关知识点之后再来说。python代码import cv2 as cv
import
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2023-06-28 20:38:47
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对图像进行各种变换，如移动，旋转，仿射变换等变换 opencv提供了两个变换函数cv2.warpAffine cv2.warpPerspective使用这两个函数你可以实现所有类型的变换。前者接收的参数是2*3的变换矩阵，后者接收的是3*3的变换矩阵1. 扩展缩放 扩展缩放知识改变图像的尺寸大小。opencv提供
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2023-10-07 16:03:48
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