视频批量旋转无需编码转换软件，速度非常快几秒钟搞定，我们都知道视频旋转需要剪辑软件或者格式转换软件，但是处理起来非常麻烦需要逐个调参数，转换软件也需要重新渲染编码转换速度惨不忍睹，有没有直接旋转视频不用编辑和重新渲染编码的方法呢？大飞哥给大家带来一期原创视频教程，多多支持！

在工业生产和科研中，通常要对信号进行长时间高速采样，会产生大量采样数据。在一些特殊环境下，受体积和功耗的限制，不能添加过多存储器，需要引入数据压缩技术来解决。软件压缩算法的运算量较大，需要很高的CPU运算速度和数据缓存空间，所以软件压缩一般应用在对时间要求不高的非实时压缩场合。而对运行速度有特殊要求的情况下，对数据的实时压缩一般都要用硬件实现。有损压缩之后数据进行重构，与原来的数据有所不同。多数数据采集系统因被测对象的不确定性，需要采用无损数据压缩。由于LZW无损压缩算法具有自适应特性，在对信号统计特性不明确的情况下仍然有较好的压缩效果。结合FPGA的高集成度、低功耗、灵活性及并行运算的特性，该设计用FPGA硬件实现LZW算法，以提高系统的实时压缩能力。

matlab 基于八叉树和损失编码的无损点云压缩，以及质量评价，点云到bin,再解码到点云。

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以数字图像处理技术为基础，设计一种对提升机钢丝绳进行表面无损检测的方法。首先利用Retinex理论的图像增强算法消除光照影响，突出物体表面特征。然后采用Roberts边缘检测算子检测目标钢丝绳边缘，用列统计滤波技术将钢丝绳本体与背景分离，再基于灰度变换和坎尼边缘检测器提取绳股纹理。接着使用一种改进型积分投影方法反映绳股内纹理完整性信息，最后通过BP神经网络模型作出最终结果的预测。从实验结果来看，本文的检测方法能够取代人工目视检测，方便清晰，科学有效。

运行顺序：第一步 原始训练，得到一个最优mAP等评价指标，记录在小本本上。 第二步：通过调整BN稀疏值（main 参数中的sr），运行train_sparity.py稀疏训练得到一个稍微小一点点的模型（和原始的精度比较，看看哪个稀疏值最好~） 第三步：将上一步的训练好的last.pt 放到prune.py 中进行剪枝，控制剪枝率；剪枝好的模型，在根目录下：pruned_model.pt 是fp32的，你除以2会得到最后的模型大小 第四步：Finetune，用刚刚的pruned模型重新训练，得到最优模型，就是最小且最快，且最好的啦~（和原始和稀疏训练的比较一下哦） 博文链接：https://blog.csdn.net/qq_46098574/article/details/125174256

c++实现的无损压缩游程编码算法，包括压缩与解压算法。

本文通过对多种压缩算法作进一步研究对比后发现，LZO压缩算法是一种被称为实时无损压缩的算法，LZO压缩算法在保证实时压缩速率的优点的同时提供适中的压缩率。如图1(A)给出了Linux操作系统下常见开源压缩算法的压缩速率的测试结果，LZO压缩算法速率极快;如图1(B)给出了Gzip压缩算法和LZO压缩算法的压缩率测试结构，从图中可以看出，LZO压缩算法可以提供平均约50%的压缩率。

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