根据单个条件去重list.stream().collect( Collectors.collectingAndThen( Collectors.toCollection( () -> new TreeSet<>( Comparator.comparing(Class::getParams))) , ...
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2021-08-03 16:06:00
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视频噪点问题是很常见的，特别是在低光照条件下或是传感器工作时间过长的情况下。这些噪点会严重影响视频的观看效果，所以视频降噪是一个非常重要的处理步骤。视频降噪怎么处理？拍摄视频时，自然光线是很难把控的因素，所以很多时候，拍摄的视频会因画面过暗而出现噪点。像在有杂光的情况下拍摄，暗色的区域有时候会有一些小光点。这些就是噪点，如下：视频降噪的处理方法有很多，包括基于统计学的方法、基于深度学习的方法等等。
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2023-10-09 21:18:19
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返回上一级简介Magic Bullet Suite是红巨星出品的调色套装,包含以下插件Looks 4 Looks调色插件Colorista III 调色师3Film 1.2 电影质感调色Mojo II 快速调色插件Cosmo II 润肤磨皮插件Denoiser III 降噪插件Renoiser 噪点插件
插件支持Adobe Premiere Pro、Adobe After Effects，
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2024-05-21 14:27:43
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最近刚刚接触视频去噪，把接触的基本知识和论文稍作总结，如有错误，不吝指教~ 视频序列去噪方法基本上可以分为空间域、频域、小波域、时域、时-空域和色彩域去噪.空间域就是视频的每一帧，相当于把视频看做一系列图像的集合，然后分别对每幅图像进行去噪。针对图像去噪的的算法那是相当的多，是不是移到图像中就可以了呢？答案是否定的，因为视频毕竟是视频，我们每一帧的处理速度要非常快，视频才
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2023-11-23 11:53:02
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# 深度学习与视频去噪
在现代视频处理技术中，视频去噪是一个重要的研究方向。视频信号常常受到环境噪声的影响，比如低光照条件下拍摄时产生的噪声，这使得视频质量下降。深度学习的快速发展为视频去噪提供了新的解决方案。本文将探讨深度学习在视频去噪中的应用，并提供相关代码示例。
## 什么是视频去噪？
视频去噪是指通过处理视频帧，减少或消除因环境因素造成的噪声，从而提高视频的视觉质量。噪声的类型包括高
本文介绍了关于视频增强技术的相关方法包括传统方法和基于深度学习的方法，并给出了它们的对比实验结果，最后对它们做了总结。
原创
2024-04-01 13:22:24
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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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在数据处理和计算机视觉领域，去噪声是一个关键任务。尤其在使用Python进行图像分析时，我们常常需要开展噪点检测和去噪的工作。这篇博文将详细描述如何在Python中处理噪点检测去噪的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化。
### 版本对比
近几年，Python的图像处理库已经经历了多次版本更新，这些更新引入了多种新特性，使得噪点检测和去噪变得更加高效。
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iZotope RX 10这是一个独特的独立应用程序，从头开始设计，以解决音频出现的各种问题。除了确保获得最佳效果的独特技术品质外，RX内置的强大工具还可以产生传统修复产品无法实现的高质量声音处理。这与全新的信号处理技术相结合，可提供更清洁，更自然和高质量的声音恢复。RX 长期以来一直是修复和抛光电影，电视，音乐，播客，视频游戏，示例库等声音的流行软件包。 win版：https://s
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2023-07-15 00:31:21
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一、图像处理——滤波过滤 ：是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析 ：将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。 在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或
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2023-08-11 18:08:33
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【技术实现步骤摘要】一种基于深度神经网络的音频降噪方法本专利技术涉及歌唱领域的音频降噪方法，特别是一种基于深度神经网络的音频降噪方法。技术介绍现实生活中的语音音频信号或是歌声音频信号，往往都不是纯净的，都伴有各种各样的噪声。而音频降噪的目的就是尽可能的去除音频信号中的噪声，使音色转换后的歌声更纯净，从而改善音频的质量，提高它的清晰度以及可懂度。传统的音频降噪方法主要有基于统计模型的贝叶斯估计法、子
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2023-08-21 15:29:54
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在 Java 中，你可以使用流（Stream）来对数据进行去重操作。下面是几种常用的去重方法示例：基于 equals() 方法的去重：List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5);
List<Integer> distinctNumbers = numbers.stream()
.dis
原创
2023-08-05 00:49:18
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# Java Stream流去重实现方法
## 1. 概述
在Java开发中，我们经常需要对集合中的数据进行去重操作。Java 8引入的Stream流提供了非常便捷的方式来实现集合中的元素去重。本文将介绍如何在Java中利用Stream流实现去重操作。
## 2. 流程
整个去重过程可以分为以下几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建
原创
2023-10-03 03:43:27
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字典学习在图像和信号处理中是一种重要的算法，常常用于图像去噪、分类等，其中图像去噪可以认为是一种无监督学习技术。接下来简单介绍字典学习原理，并使用Python进行灰度图像去噪。 1 字典学习 灰度图像可以认为是二维信号，可以使用冗余字典和该字典下的稀疏编码来表示。
字典学习就是根据已知的数据找到合适的字典和其对应的稀疏编码，使误差尽可能的小。矩阵使用冗余字典和稀疏编码表示如图
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2023-08-21 10:28:47
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在Java中，您可以使用Stream流进行去重操作。Stream流提供了distinct()方法来去除流中的重复元素。以下是一个简单的示例代码：```javaimport java.util.Arrays;import java.util.List;public class Main {public static void main(String[] args) {List<Integer&
原创
2023-10-17 17:54:03
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最近花了点时间研究这个。写写收获吧。首先要说的是，要实现屏幕的捕捉，目前有以下几种方法。1。使用GDI函数或者Windows Media API函数2。使用DirectX技术3。使用api hook技术4。使用图形驱动技术关于实现，这里有一篇老外的文章，来自codeproject，可以看一下。引用 Various methods for capturing the screen
By
# Python加噪的实现
## 摘要
本文将向你展示如何使用Python实现加噪的过程。加噪是一种在信号或数据中引入随机干扰以模拟真实场景的技术。我们将使用Python的NumPy库来生成随机数，并将其应用于数据集。
## 1. 总览
在介绍具体的代码实现之前，让我们来看一下整个加噪过程的步骤。下表总结了每个步骤和相应的代码：
| 步骤 | 描述 | 代码 |
| ---- | ----
原创
2024-02-05 10:51:18
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音频数据小波去噪-python
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2023-05-23 00:28:44
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.视频压缩名字解释：1、有损和无损压缩：在视频压缩中有损（Lossy ）和无损（Lossless）的概念与静态图像中基本类似。无损压缩也即压缩前和解压缩后的数据完全一致。有损压缩意味着解压缩后的数据与压缩前的数据不一致。在压缩的过程中要丢失一些人眼和人耳所不敏感的图像或音频信息，而且丢失的信息不可恢复。丢失的数据率与压缩比有关，压缩比越小，丢失的数据越多，解压缩后的效果一般越差。此外，某些有损压缩
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2024-08-26 17:29:04
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在处理信号和数据时，去噪是一项关键的技术。去噪 Python 是我近期遇到的一个挑战。通过使用Python中的各种库和工具，我成功地实现了数据的去噪处理。下面是我整理的解决过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
为了确保可以顺利进行去噪处理，我们需要先搭建合适的环境。以下是所需的技术栈：
| 技术 | 版本 | 兼容性 |
|:--
