1.提高生产力的图像 8 个必备 VSCode 扩展
2.如何在智星云服务器上使用Waifu2x-Extension
3.图像超分——Real-ESRGAN快速上手
4.手机视频马赛克去除工具有哪些？
5.如何在 android 设备上使用 pjsip G.729 编解码的功能
6.AI视频高清修复工具来了，打开就能用，修复太方便了！源码

提高生产力的图像 8 个必备 VSCode 扩展

       Visual Studio Code（简称VSCode）是一个开源、轻量级且功能强大的修复源代码编辑器，被世界各地的源码周期指标 源码开发人员广泛使用。其丰富的图像扩展生态系统不仅增强了用户在多种语言编码、高效调试的修复能力，还为编码过程引入了乐趣。源码本文旨在深入探讨并推荐个必备的图像VSCode扩展，它们将彻底改变您的修复编码体验并大幅提升生产力。无论是源码经验丰富的开发者还是新手，本文提供的图像扩展将帮助您探索市场上最优秀的VSCode扩展，以提升工作效率。修复

       VSCode扩展是源码什么？

       简言之，VSCode扩展是由第三方开发者提供的附加插件或组件，旨在增强Visual Studio Code编辑器的功能。这些扩展覆盖了从语言支持、调试工具到代码linter、主题设计等几乎所有开发者需求。

       VSCode扩展的重要性

       VSCode中的扩展在提高开发人员的工作效率方面发挥着关键作用。它们提供了管理和浏览代码的便利性，允许自动执行重复性任务、检测和修复错误、编写更清晰高效的代码，并加速整个编码过程。此外，扩展还能根据个人喜好个性化工作空间，提供舒适愉快的编码环境。

       以下是8个必备的VSCode扩展，它们将有助于提高您的工作效率。

       一、Console Ninja

       调试通常是耗时的任务，而Console Ninja在这方面表现出色。它通过直接在VSCode编辑器中显示输出和运行时错误，显著节省了在代码编辑器和浏览器控制台之间切换的时间。Console Ninja逐行显示输出，帮助开发者详细检查代码执行流程，兼容流行JavaScript框架和库，是满足调试需求的必备工具。

       二、Indent Rainbow

       Indent Rainbow旨在增强代码可读性。兔子指标源码它通过颜色编码代码中的缩进级别，使开发者能够更好地理解和管理代码结构。使用此扩展，开发者只需跟随颜色就能轻松跟踪代码块的开始和结束位置，从而显著提高编码效率。

       三、Rainglow

       对于长时间编码的开发者，一个美观的界面能产生重大影响。Rainglow是VSCode的集合，包含多个优雅且赏心悦目的主题，让开发者根据个人喜好个性化编码环境。通过在不同主题之间轻松切换，开发者可以根据心情或时间调整编辑器配色方案，为编码环境增添美学元素，减少视觉疲劳，使编码更加愉快。

       四、Snippet Creator

       Snippet Creator是一个方便的VSCode扩展，用于创建自定义代码片段。代码段是可重用的代码块，只需敲击几下键盘即可插入代码中。使用此扩展，开发者可以快速创建自定义代码段，避免重复编码任务，提高编码效率。

       五、VSCode Pets

       VSCode并非完全严肃编码，它也有乐趣的一面！VSCode Pets扩展是一个轻松有趣的附加组件，允许开发者将各种动画宠物添加到工作区。通过选择宠物、给它们起名并与它们互动，为编码过程增添乐趣。虽然看起来有些不寻常，但这种乐趣和放松的元素经常激发创造力。

       六、Toggle Quotes

       Toggle Quotes是一个简单而强大的扩展，允许开发者快速在不同类型的字符串引号之间切换。在处理包含变量的字符串时，这一点特别有用。无论使用单引号、荔枝app源码双引号还是反引号，Toggle Quotes都能轻松实现转换，避免语法错误，提高编码效率。

       七、Random Everything

       在进行测试时，生成随机数据可能是一项繁琐任务。输入Random Everything，一个旨在为开发者生成随机数据的扩展程序。无论需要随机数字、姓名、电子邮件还是国家/地区，此扩展都能满足需求，简化测试过程。

       八、Image Preview

       对于Web开发者，处理图像通常是一项挑战，尤其是处理大量图像文件时。Image Preview是一个扩展程序，它通过直接在编辑器中提供图像预览来解决这一问题。使用此扩展，开发者无需离开编码环境即可查看图像文件的小预览，提高处理图像时的工作效率。

       结论

       VSCode的灵活性和可扩展性使其成为满足开发人员各种需求的强大工具。本文提到的扩展——Console Ninja、Rainglow、VSCode Pets、Random Everything、Indent Rainbow、Snippet Creator、Image Preview和Toggle Quotes——只是其中的一部分，它们体现了VSCode生态系统丰富性和多样性，并证明了它们如何提升编码体验和生产力。

如何在智星云服务器上使用Waifu2x-Extension

       修复画质，找回回忆，Waifu2x-Extension-GUI让你的图像、视频焕发新生！

       在众多老照片、低清视频和GIF中寻找过去的美好？Waifu2x-Extension-GUI是你的不二之选。这款GitHub上收获4.5K星的软件，借助深度卷积神经网络，include源码下载实现、GIF与视频的超分辨率放大和补帧，让模糊记忆变得清晰。

       无需复杂操作，Waifu2x-Extension-GUI自动化处理多种媒体格式，内置多种算法，无论二次元动漫还是日常照片、录像，都能清晰化处理。视频插帧功能，增强视频流畅度，智能分析视频画面，加快处理速度和改进画质。强大的兼容性，几乎所有现代Windows PC均可兼容。

       软件界面直观，操作简单，支持多线程设定，充分利用PC性能。多GPU支持，性能最大化利用。内置的众多自定义设置，实现自动化工作流程，智能设定可根据硬件信息自动调整部分软件设定，确保最佳效果。

       开源项目，无需担心数据安全，所有源码均可在GitHub上查看。效果显著，老视频、焕然一新。但请注意，高效果需高性能显卡支持，3年以上的中端配置可能无法快速处理视频。

       面对速度限制，GPU云服务器成为理想选择。智星云提供Windows平台，免费5元代金券，享受RTX性能，时长可达1小时多，性价比极高。魔塔scratch源码操作简单，通过微信小程序下单，选择显卡，登录GPU云服务器，即可轻松使用。

       下载Waifu2x-Extension-GUI，不论是Windows或GitHub链接，还是百度云盘，都能轻松获取。上传文件至智星云，运行软件，选择引擎，优化设定，一键启动超分辨率和补帧。

       等待完成后，通过百度网盘或平台网盘下载视频，高清体验尽在掌握。修复后的视频，清晰度提升，仿佛穿越回过去。使用GPU云服务器修复视频，成为日常操作，享受技术带来的便利。

       欢迎关注，更多画质修复软件Topaz Video Enhance AI即将推出，敬请期待！

图像超分——Real-ESRGAN快速上手

       每个自媒体从业者可能都遇到过素材模糊的问题。如何进行高清修复？这便是计算机视觉领域图像超分研究的问题。

       在专业课上，我尝试复现了图像超分领域的两个经典算法SRCNN和FSRCNN，但效果并不理想。具体内容可参考我之前的博文：zstar.blog.csdn.net/art...

       最近，我在ICCV上看到了Real-ESRGAN这篇关于图像超分的论文。

       论文标题：Real-ESRGAN: Training Real-World Blind Super-Resolution with Pure Synthetic Data

       论文链接：arxiv.org/abs/....

       该论文由腾讯ARC实验室研究，作者开源了算法代码。仓库地址：github.com/xinntao/Real...

       论文中的一张效果对比图显示，Real-ESRGAN的效果相当惊艳。

       首先，图像超分不是我的主要研究方向，以下以一个“外行人”的视角简单理解Real-ESRGAN算法原理。

       Real-ESRGAN是对ESRGAN算法的改进，发展脉络为：SRCNN->SRGAN->ESRGAN->Real-ESRGAN。

       Real-ESRGAN采用GAN架构，先将高清作为数据集，通过涂污、下采样、添加噪声、JPEG压缩生成低分辨率模糊，再输入生成器生成1倍、2倍和4倍高清放大的，最后与真实高清混合，输入判别器进行判别。

       相较于ESRGAN，Real-ESRGAN主要有三点创新：

       论文最后提到该算法有以下三点局限：

       更多详细的模型构建、算法处理细节请阅读原论文。

       作者为了方便使用，直接打包了一个exe程序，无需配置环境即可直接使用。

       作者提供了五种模型，使用时只需在命令行中选择相应命令输入。

       作者还提供了Linux和Mac脚本，如有需要可去仓库中下载。

       若要在Real-ESRGAN上进行研究，需clone源代码并安装pytorch环境，以及basicsr、facexlib、gfpgan三个库。

       安装好后，需将训练好的模型权重放到指定位置。

       以下为两个主函数示例：

       以下为使用anime模型修复动漫图像和真人照片的实践效果。

       修复后的动漫图像头发棱角清晰可见，真人照片修复效果显著，但脸部修复不够清晰。

       总体来看，Real-ESRGAN在二次元修复方面表现较好，三次元照片修复效果一般。

手机视频马赛克去除工具有哪些？

1、UnMosaic

       UnMosaic是一款基于机器学习的开放源代码软件，旨在去除所有类型和形状的马赛克。它使用计算机视觉和深度学习算法来还原图像，使其更加真实和清晰。

2、GIMP

       GIMP是一款免费的开放源代码图像编辑软件，可以用于处理包括马赛克在内的多种图像问题。

3、Photo Stamp Remover

       Photo Stamp Remover是一款专业的去除马赛克和水印的软件，可用于修复照片、视频和其他数字媒体文件中的马赛克和水印。

马赛克的介绍：

       马赛克是一种用于保护隐私或美化的技术，通过对进行像素化处理，使得中的细节无法被辨认，从而达到隐藏或模糊敏感信息的目的。马赛克在现代社会中得到广泛应用，不仅可以用于保护个人隐私，还可以用于美化照片，增加艺术效果。马赛克可以对中的敏感信息进行处理，如遮挡人脸、车牌等，保护个人隐私。

       使用专业的编辑软件或手机应用程序，可以方便地进行马赛克处理。未来，随着科技的发展，马赛克技术可能会进一步提升，为用户提供更多更好的使用体验。

如何在 android 设备上使用 pjsip G. 编解码的功能

       ã€€ç¬¬ä¸€æ­¥æ˜¯ç”Ÿæˆ pjsip 为 Android （步骤为 Ubuntu Linux） 的源代码：

       ã€€ã€€1.设置 ANDROID_NDK_ROOT 环境变量设置为您 NDK 根文件夹。

       ã€€ã€€2.转到 pjsip 2.x 文件夹并创建 pjlib/include/pj/config_site.h 包括 config_site_sample.h ( #include <pj/config_site_sample.h> )

       ã€€ã€€3.运行./configure-android

       ã€€ã€€4.运行make clean && make depend && make

       ã€€ã€€ä¹‹åŽè¿™äº›æ­¥éª¤ï¼Œå°†æœ‰å‡ ä¸ªé™æ€åº“中的几个文件夹。建议将它们分组相同的文件夹 （最好在您的项目中） 中的：

       ã€€ã€€mkdir <your_project_path>/pjsip_libs

       ã€€ã€€find . -name *.a | xargs -I % cp % <your_project_path>/pjsip_libs/

       ã€€ã€€ä¸€æ—¦è‡ªå·±çš„所有库，您需要将这些库添加到您的项目 Android.mk 文件，这是由包括一个新的模块节每个图书馆。此模块部分应该是一样的东西：

       ã€€ã€€include $(CLEAR_VARS)

       ã€€ã€€LOCAL_MODULE := pjsua-arm-unknown-linux-androideabi

       ã€€ã€€LOCAL_SRC_FILES := $(MY_PJLIB_PATH)/libpjsua-arm-unknown-linux-androideabi.a

       ã€€ã€€include $(PREBUILT_STATIC_LIBRARY)

       ã€€ã€€ï¼Œå…¶å®žæ˜¯ä¸€èŠ‚中构建您的 JNI 项目的源代码，所有模块都添加到您的静态库的引用：

       ã€€ã€€LOCAL_STATIC_LIBRARIES := pjsua-arm-unknown-linux-androideabi ...

       ã€€ã€€è¿™å°†åŒ…括 pjsip 的引用加入您的 JNI 库。现在，您需要配置 pjsip UA 实例。

       ã€€ã€€æœ‰ä¸€ä¸ªå…³äºŽ init 和开始的解释 pjsip 的 UA (pjsua) 在 pjsip/include/pjsua-lib/pjsua.h 但要遵循的主要步骤是：

       ã€€ã€€1.创建一个具有 UA 实例pjsua_create

       ã€€ã€€2.创建一个工作线程与pj_thread_create

       ã€€ã€€3.UA 实例的设置的默认配置：

       ã€€ã€€pjsua_config cfg æ¡© ；pjsua_logging_config log_cfg ；pjsua_media_config media_cfg ；

       ã€€ã€€pj_cli_cfg_default(&app_config.cli_cfg.cfg) ；pjsua_logging_config_default(&log_cfg) ；pjsua_media_config_default(&media_cfg) ；

       ã€€ã€€4.初始化堆栈与pjsua_init

       ã€€ã€€5.启动与堆栈pjsua_start

       ã€€ã€€ä»Žè¿™é‡Œï¼Œæœ‰å……足的配置选项 （日志、 媒体、 交通工具等）

       ã€€ã€€æ‚¨å¯ä»¥æ‰¾åˆ°åŸºæœ¬ PJSIP 教程在这里，和里面 pjsip 的源的根路径，有一个基本 （但不够完整，基本的 SIP 使用情况） 在：pjsip-apps/src/samples/simple_pjsua.c

       ã€€ã€€ç¼–辑：在生成时在 pjsip 应用程序的 android 项目，可以面临一个问题，因为 pjsua app 不生成默认情况下，对一般生成 （更具体地说，pjsua： 目标不包括所有上： 在 pjsip-应用程序/生成/生成文件的目标)。若要修复这只是转到 pjsip-应用程序/创建和运行：

       ã€€ã€€ä½¿ pjsua

       ã€€ã€€è¿™å°†åˆ›å»ºåœ¨æ­£ç¡®çš„对象文件: pjsip-apps/build/output/pjsua-arm-unknown-linux-androideabi/ (需要构建 android 样本时)。

       ã€€ã€€ä¸€æ—¦æ‰€æœ‰ç›¸åº”的对象文件，您可以在 pjsip-应用程序/src/pjsua/android 系统再次运行 ndk 生成

AI视频高清修复工具来了，打开就能用，太方便了！

       阿潘在这里为各位分享一款解决视频高清修复问题的神器---Anime4KCPP_GUI。这是一款只需解压安装的视频放大修复软件，无需过多步骤，直接下载至本地即可使用。

       请看修复前后的对比图（无法上传，仅凭文字描述，实际使用中效果明显）。

       安装与操作指南如下：

       一、软件安装

       1、下载安装包至本地，解压后运行程序。

       2、启动软件后会提示未找到ffmpeg，此时点击“选项”-“GUI”-“设置FFmpeg路径”，并确保路径指向已放置在软件目录下的ffmpeg.exe。

       3、界面非中文？别担心，只需点击左上角的语言选项，选择中文界面，操作更加直观。

       二、视频修复操作

       1、将待修复视频直接拖入软件界面，点击“开始处理”。

       2、输出目录默认为软件下的output文件夹，确保路径为纯英文，避免路径冲突导致错误。

       3、设置页面提供默认或自定义选项，调整参数以适应不同需求。数值越高，处理速度越慢，对电脑配置要求越高。

       关于Anime4KCPP_GUI工具的介绍：

       这是一款基于Anime4KCPP算法的GUI工具，Anime4KCPP算法专注于图像超分辨率增强，利用机器学习和深度学习技术，将低分辨率图像转换为高分辨率和清晰度更高的图像。Anime4KCPP_GUI将此算法集成到一个易于使用的界面中，让使用者能够简便地提升图像质量。除基本放大和锐化功能外，还提供降噪和锯齿去除选项，进一步优化图像效果。作为开源项目，使用者可以自由访问、修改和分发源代码，以满足个人需求。

       软件下载链接：[dwz.bagee.cn/pp] ，输入关键词：AK。

python+opencv实现/短视频一键去水印

       在制作ppt个人文章或者分享过程中，经常会遇到一些带有水印的情况，不少人都希望能够去除这些水印，提高和视频的观看体验。本文将介绍如何使用Python+opencv实现的去水印功能。

       首先，我们需要导入OpenCV和NumPy库。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理，NumPy是Python的一个科学计算库，提供了高性能的多维数组对象。

       在代码中，我们定义了一个变量pmode来指定处理模式，可以是"image"或"video"。当pmode为"image"时，我们从指定路径读取一张；当pmode为"video"时，我们通过cv2.VideoCapture()函数从指定路径读取一个视频。

       接下来，我们获取的高度和宽度，并定义了一些全局变量，用于记录鼠标事件的状态和坐标。同时，我们创建了一个与窗口绑定的回调函数，用于实现鼠标事件的交互操作。

       在鼠标回调函数中，我们根据不同的鼠标事件进行相应的操作。当按下鼠标左键时，开始画矩形或圆形，记录起始坐标；当鼠标移动时，如果继续按下鼠标左键，根据当前模式画矩形或圆形；当释放鼠标左键时，停止画矩形或圆形，根据当前模式完成最后一个矩形或圆形的绘制。

       接下来，我们定义了一个waterprint()函数，用于去除中的水印。在该函数中，我们首先定义了要查找的颜色范围，然后将转换为HSV颜色空间，并使用cv2.inRange()函数根据颜色范围得到一个二值图像。接着，我们使用cv2.dilate()函数对二值图像进行膨胀操作，得到一张掩膜图像。最后，我们使用cv2.inpaint()函数根据掩膜图像进行修复操作，得到最终的去水印结果。

       在处理视频时，我们首先创建了一个视频编写器，并使用cv2.VideoWriter()函数指定输出视频的格式、帧率和大小。然后，我们使用cv2.VideoCapture()函数读取视频的每一帧，并对每一帧进行去水印操作。最后，我们将处理后的帧写入输出视频，并显示处理后的帧。如果按下键盘上的"s"键，则停止处理并保存输出视频。最后，我们释放资源，关闭窗口。

       当处理的是一张，则直接调用waterprint()函数进行去水印，并显示处理后的。

       通过以上代码，我们实现了和视频的去水印功能。运行代码并选择相应的处理模式后，可以通过鼠标交互操作选择要去除的水印区域，并得到去水印后的结果。这样，我们就可以更好地欣赏和观看视频，提高视觉体验。

       总结起来，本文介绍了如何使用Python编程语言实现和视频的去水印功能。通过OpenCV和NumPy库的支持，我们可以轻松处理图像和视频，并实现自定义的图像处理效果。希望本文对大家了解Python图像处理有所帮助。

       点击获取源码：

       python+opencv实现/短视频一键去水印