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mediapy

用于Jupyter的图像和视频处理库

mediapy是一个为IPython和Jupyter notebook环境开发的图像和视频处理库。它提供简洁的API用于读取、写入和显示多种格式的媒体文件。该库支持基本的图像处理和视频帧操作,并通过集成ffmpeg实现高效的视频编解码。mediapy适用于数据科学和机器学习中的媒体数据处理与可视化。

bpycv - Blender中的计算机视觉与深度学习实用工具,支持标注和深度数据的生成
BlenderGithubbpycv开源项目深度学习计算机视觉语义分割
bpycv是Blender中用于计算机视觉和深度学习的实用工具,提供语义分割、实例分割和全景分割的标注生成,以及6DoF姿态和深度数据的渲染。支持简单安装和Docker环境,适用于大规模合成数据集的构建,包含Cityscapes标注格式转换和域随机化功能。提供便捷的演示示例,方便开发与调试,适合计算机视觉研究人员和开发者。
jupyterlite - 浏览器中的轻量级Jupyter开发环境
GithubJupyterJupyterLitePython交互式计算开源项目浏览器
JupyterLite是一个基于浏览器的JupyterLab发行版,无需服务器即可运行。支持Python和JavaScript内核,提供交互式可视化和文件操作功能。特点包括易部署、可嵌入其他应用,适合快速搭建轻量级计算环境。目前处于开发阶段,已实现多项Jupyter核心功能,为数据分析和科学计算提供便捷的在线平台。
kymatio - 基于Python的大规模信号处理与机器学习的波形散射转换
GithubKymatio信号处理大规模数值实验开源项目波浪散射变换深度学习
Kymatio是一个基于Python的波形散射转换库,支持1D、2D和3D波形,适用于信号处理和机器学习的数值实验。无论在CPU还是GPU上,Kymatio均可流畅运行,并与PyTorch、TensorFlow和Jax等主流深度学习框架兼容。Kymatio采用固定的波形滤波器实现平移不变的信号表示,适用于构建端到端的深度神经网络。
pyvideotrans - 视频翻译与多语言配音解决方案
Githubpyvideotrans开源项目翻译模型视频翻译语音识别配音工具
这款工具支持将视频内容翻译为多种指定语言,并自动生成字幕和配音。集成了faster-whisper、openai-whisper、GoogleSpeech等多个语音识别、翻译和文本合成模块,支持中文、英语、韩语、日语等20多种语言。用户可以进行视频翻译、字幕生成和批量处理,并可以选择保留背景音乐,适用于Windows、MacOS、Linux等多种平台。
Deep-Learning-Projects - Jupyter notebook深度学习项目集合与实践指南
GitHubGithubJupyter Notebook开源项目教程深度学习项目
Deep-Learning-Projects是一个包含多个深度学习小项目的GitHub仓库,以Jupyter notebook形式呈现。仓库提供详细的项目说明和配套视频教程,涵盖多个深度学习领域。这些资源为不同水平的学习者和开发者提供了实践机会,有助于从理论到实践的学习过程。
anipy-cli - 终端内观看和下载动漫的开源Python工具
ANIPY-CLIAPIGithubPython动漫开源项目终端
anipy-cli是一个开源的Python工具,允许用户在终端中观看和下载动漫。它具有简洁的命令行界面,提供搜索、播放和下载功能。项目分为API和前端两部分,便于与其他项目集成。anipy-cli旨在为动漫爱好者提供舒适的终端观影体验,适合偏好命令行环境的用户。
pytimetk - 快速高效的Python时间序列分析库
GithubPython库pytimetk可视化开源项目数据处理时间序列分析
pytimetk是一个高效的Python时间序列分析库,通过简洁语法和优化计算简化了时间序列操作和可视化。相比pandas,它提供3-3500倍的速度提升,并减少代码复杂度。主要功能包括快速时间聚合、便捷绘图、日历特征提取和异常检测等。pytimetk适用于商业预测和科学研究,为时间序列分析提供了全面的解决方案。
jupyter-text2code - 智能Jupyter扩展实现英文查询到Python代码的转换
GithubJupyter notebookText2Code代码生成开源项目数据分析自然语言处理
jupyter-text2code是一个Jupyter notebook扩展,可将英文查询转换为Python代码。该扩展支持pandas命令和常用代码片段快速插入,提高数据分析效率。适用于Ubuntu和macOS系统,提供CPU和GPU版本,支持Docker部署。使用意图检测和命名实体识别等自然语言处理技术,为数据分析工作提供便捷的编码方式。
FastAI.jl - Julia深度学习流程的高效简化工具
FastAI.jlGithubJulia图像分类开源项目深度学习计算机视觉
FastAI.jl是一个Julia深度学习库,旨在简化从数据处理到模型训练的全过程。它提供可重用组件,支持计算机视觉和表格数据任务,同时保持灵活定制性。该库整合了Julia生态系统中的多个包,通过高级工作流程和API,提高了深度学习项目的效率。FastAI.jl适用于各类深度学习应用,为研究人员和开发者提供了便捷的工具。
mmcv - OpenMMLab开源计算机视觉基础库
GithubMMCVOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习计算机视觉
MMCV是一个开源的计算机视觉基础库,提供图像和视频处理、数据转换、CNN架构等功能。支持多平台,包括Linux、Windows和macOS。库中包含高质量的CPU和CUDA操作实现,并提供完整版和精简版两种安装选项。MMCV需要Python 3.7+环境,与PyTorch深度学习框架兼容。
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