wav2raw wav2raw 是一个非常简单的命令行工具，用于从 .wav 文件中提取原始音频数据。 用法：wav2raw file1.wav [file2.wav] [file3.wav] ...

FFmpeg是领先的多媒体框架，能够解码，编码， 转码，复用，解复用，流，过滤和播放人类和机器创造的任何东西(ffmpeg extract mvs demo.c)

coco_data_extract 从COCO数据集中提取特定的目录图像和注释 parse1.py：从“ instances_train2014.json”中提取所需的目录，并保存到“ COCO_train_oo2.json” parse2.py：根据“ COCO_train_oo2.json”中的图像名称，将包含的图像从“ path”复制到“ path2”。 请注意，图片名称必须为“ COCO_train2014 _” +“ 000000” +“大约6个长度数字” parse3.py：从“ COCO_train_oo2.json”中提取注释信息，为每个图像更改并另存为PASCAL VOC格式“ .xml”格式。 此代码中的所有路径和文件名都需要更改。

basin_extract:用于从数字选举模型（DEM）中提取流域的Python软件包

模仿windows方法，用到系统的API函数，调用IExtractImage类的GetLocation方法和Extract方法搞定图片，，前提是有一个IshellFolder对象接口。。 使用方法 选择好一个有图片的文件夹即可。 做的很简单主要为了测试方法。。见谅

Resource.Hacker.3.4 ResourcesExtract_v1.15 eXeScope_6.5 今天用了用，顺便收集了，很好的东西。

差影法matlab代码 主动脉分割与特征提取系统页面展示部分代码 系统最终效果 主动脉病例预览模块 该部分是主动脉病例预览模块的效果，包括分页显示病例，点击病例后可以显示对应的病例CT的第一帧，并在拖动进度条的时候对该病例的CT的所有数据实现预览。 主动脉分割展示模块 显示三个部分的内容，分别是主动脉CTA原图像帧，对应帧的分割热图，最终判断的结果 主动脉特征提取模块 该图是主动脉分割后的3D的体数据和对应中心线提取结果和主动脉的走向的获取。 该图是主动脉的形态特征即长短轴长度的统计 该图是主动脉的影像值特征即像素均值方差的统计 系统运行需求 python==3.6.0 django==2.0 Pillow==6.2.1 numpy==1.17.4 matlab==R2018a 系统运行方法 可用conda创建python36的环境，然后conda activate python36 在python36的环境里进行进入myechartsite目录，运行python manage.py runserver 在本地浏览器中输入：

该插件的${lastest-version}是 。 将以下代码复制到您的android应用程序项目的build.gradle中。 buildscript { repositories { maven { url " https://jitpack.io " } } dependencies { classpath " com.github.gradle-dep-graph:gradle-dep-extract-plugin: ${ lastest-verion } " } } apply plugin : " dep-extra

haxm-extract-workaround

Binary vs ASCII.vi Build String.VI Extract Numbers.VI Parse Arithmetic Expression.vi Perform One Operation.vi Process Operators.vi