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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。

media-kit - 功能强大的跨平台媒体播放器库
FlutterGithubmedia_kit开源项目视频播放器跨平台音频播放器
media-kit是Flutter和Dart生态系统中的跨平台媒体播放器库。支持多种格式,提供硬件加速、播放列表管理等功能,可在移动、桌面和Web平台使用。为开发者提供统一API,实现高性能媒体播放。
tweepy - 简化Python Twitter API开发的开源库
GithubPythonTweepyTwitter API开发工具开源项目社交媒体
Tweepy是一个Python库,用于访问Twitter API。支持Python 3.7至3.11版本,通过pip安装。提供同步和异步操作,适用于多种Twitter应用开发。项目在GitHub开源,具有社区支持和详细文档。
plyr - 轻量级HTML5多媒体播放器 支持多平台
GithubHTML5Plyr媒体播放器开源项目视频音频
Plyr是一款轻量级HTML5媒体播放器,支持YouTube和Vimeo。它具有响应式设计,提供VTT字幕和屏幕阅读器支持,兼容HLS、Shaka和Dash.js流媒体。Plyr提供标准API和事件,支持全屏、画中画和多语言。采用原生ES6 JavaScript编写,无需依赖框架。
clinicadl - 开源神经影像数据深度学习处理框架
BIDS格式ClinicaDLGithubPython库开源项目深度学习神经影像学
ClinicaDL是Clinica的深度学习扩展,专注于神经影像数据处理。该开源框架支持BIDS格式,提供可重复的数据预处理、模型训练和评估流程。ClinicaDL兼容macOS和Linux系统,安装简便。框架配有在线教程,便于快速入门。它旨在促进神经影像学研究的标准化和可重复性,为该领域的发展提供有力工具。
librosa - Python音频分析库 处理音乐和声音
GithubPython包librosa开源软件开源项目音乐处理音频分析
librosa是一个开源的Python音频分析库,用于音乐和声音处理。它提供音频加载、特征提取、频谱分析等功能,支持多种音频格式。librosa适用于音乐信息检索、音频特效制作和声学研究等领域。该库集成了信号处理算法,并提供文档和示例。librosa适合各级音频处理开发者使用。
pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库
GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算
pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法,涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目,pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具,并鼓励社区参与开发。
jupyter-scatter - 高效处理百万级数据点的交互式散点图工具
GithubJupyter NotebookJupyter Scatter交互式散点图大规模数据集开源项目数据可视化
Jupyter Scatter是一款为Jupyter环境设计的交互式散点图工具,能高效处理百万级数据点。它支持视图链接、平移缩放和数据选择,采用WebGL渲染确保大规模数据流畅展示。该工具提供直观API,与Pandas DataFrames深度集成,并具备智能默认设置。Jupyter Scatter支持自定义视觉编码和多图表同步交互,适用于大规模数据集的探索和比较。
pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析
GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析
pynapple是一个轻量级Python库,专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集,可分析时间序列(如尖峰时间、行为事件)和时间间隔(如试验、大脑状态)等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数,支持多维时间序列分析,并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程,适用于各类神经科学研究。
pymeta - 基于Python的开源文件元数据提取工具
GithubPyMeta信息收集元数据提取开源项目文件搜索网络爬虫
PyMeta是一个基于Python3的开源文件元数据提取工具。它可以通过Google和Bing搜索并下载特定类型的文件,如PDF、Excel、Word和PowerPoint等,然后提取这些文件的元数据。这个工具主要用于信息收集,能够帮助发现域名、用户账户、命名规则和软件版本等信息。PyMeta具有多线程下载、灵活搜索选项和代理支持等功能,适用于需要进行元数据分析的各类场景。
Open3D - 支持快速开发的3D数据处理开源库
3D数据处理C++ APIGPU加速GithubOpen3DPython API开源项目
支持快速开发3D数据处理应用的开源库,提供C++和Python接口。核心功能包括3D数据结构、3D数据处理算法、场景重建、表面对齐、3D可视化、基于物理的渲染(PBR)、3D机器学习支持(与PyTorch和TensorFlow兼容)、核心3D操作的GPU加速。适用于Ubuntu、macOS和Windows平台,支持源码编译和pip安装。
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