更新：如果您正在寻找Wav2Lip， Lip2Wav 仅通过唇部动作即可产生高质量的语音。该代码是论文的一部分：在CVPR'20上发表的论文，学习个人说话风格以实现准确的语音合成。 | | 最近更新 发布了适用于所有扬声器的数据集和预训练模型！ 已发布在LRW数据集上训练的多扬声器单词级Lip2Wav模型的预训练模型！ （分支） 强调 在不受限制的情况下，仅通过嘴唇运动即可产生可理解的语音的第一项工作。 问题的序列到序列建模。 提供5个扬声器的数据集，其中包含100多个小时的视频数据！ 提供了完整的培训代码和预训练的模型。 推理代码从预训练的模型生成结果。 还提供了用于计算论文中报告的指标的代码。 你也可能对此有兴趣： :party_popper:使用Wav2Lip进行口语同步的语音视频到任何语音： : 先决条件 Python 3.7.4 （此版本已通过代码测试） ffmpeg： sudo apt

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基于传统图像处理方法实现手指静脉识别Matlab源码99.56%准确率+项目操作说明（毕设项目）.zip 【项目介绍】 本项目实现手指图像的处理和匹配算法，需要处理的数据是本人不同手指的图像，首先经过图像处理，使得指静脉的纹理增强凸显处理，然后将所有的这些图像进行相互间的匹配，检验类内和类间的匹配度，观察其是否能够明显区分开来，并据此计算正确率。 在本项目中，由于是基于算法原型的研究，因此我们选用了操作便捷的Matlab R2019b软件作为运行环境，在Windows 10 Pro for Workstation操作系统中实现算法。 图像预处理过程中，需要增强图像，提取手指区域，为识别做准备。拟采用CLAHE、直方图均衡、二值化等算法，以达到增强图像的效果；拟采用边缘检测算法实现手指的识别和提取 图像的特征提取和匹配过程中，拟采用两类不同的方法。一是局部不变特征提取算法。这些算法具有检测图像中的特征点，并对特征点的局部区域进行描述和匹配的功能。二是针对二值化图像的模板匹配，检测其匹配度。 SIFT——正确率93.625%

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psf的matlab代码用于荧光显微镜的快速，精确的三维点扩展函数计算 ，和， J. Opt.。 Soc。 是。 A ，34（6），第1029-1034页，2017。 这组代码是基于Gibson-Lanni模型的荧光显微镜中3D PSF模型的快速近似。 有关详细信息，请参见。 快速逼近电流逼近可以比最先进的511x511x255尺寸工具快498倍。 请注意， PSF Generator使用具有多线程的Java语言，而建议的PSF Generator使用没有任何编译例程的纯Matlab。 建议方法的用法 如果未分配显微镜参数，则将加载默认设置，有关详细信息，请参见MicroscPSF。 params.size = [256 256 128]; tic; PSF = MicroPSF(params); toc 图形用户界面 甚至更快？ 最后的插值步骤是使用mex文件实现的，可将时间成本降低50％。 cd Utilities mex transformation.cpp params.size = [256 256 128]; params.fastcom = 1; tic; PSF = M

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DRAM功率模型（DRAMPower） 0.发布 最新的正式版本可以在这里找到： : 存储库的master分支应被视为最新版本，它具有所有最新功能，但也包含所有最新错误。 自行决定使用。 1.安装 克隆存储库，或下载您要使用的发行版的zip文件。 源代码位于src文件夹中。 文件提供了用户界面，用户可以在其中指定要使用的内存和要分析的命令跟踪。 要构建，请使用： make -j4 该命令将从下载一组跟踪文件，这些跟踪文件可用作该工具的测试输入。 2.所需包装 该工具已在Ubuntu 14.04上使用以下工具进行了验证： xerces-c（libxerces-c-dev）-具有Xerces开发包的v3.1 gcc-v4.4.3 3.目录结构 src /：包含DRAMPower工具的源代码，其中涵盖了功率模型，命令调度程序和跟踪分析工具。 memspecs /：包含存储器规范X