<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[大鱼的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; zhou_438]]></copyright><item><title><![CDATA[c++计算相似变换矩阵]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/147520627</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/147520627</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Fri, 25 Apr 2025 20:26:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】c++计算相似变换矩阵。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mp3文件导入音乐乱码]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/140356334</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/140356334</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Thu, 11 Jul 2024 16:49:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[在网上下载了beyond的mp3文件，发现看起来没问题，一旦加入到音乐软件就会乱码，看起来说因为音乐文件加载到元数据

思路参考了这个文章

解决Mac电脑音乐显示歌名的乱码问题_音频文件乱码-优快云博客

不过这个只能解决名称乱码，我发现专辑名也会乱码，因此进行了调整


from mutagen.id3 import ID3, TIT2,TALB
import os
import glob

# 指定你想要遍历的文件夹路径
folder_path = '/xxxx/Beyond-MP3'  # 替换为]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[全自动下载removebg图片]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/138963985</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/138963985</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Thu, 16 May 2024 15:47:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[但需要在遇到人机验证的时候，手动点击，这里直接使用百度ai来检测图片是什么，主要是基于removebg的人机检测的图片主要就两种，一种是黄蜂，一种是植物，当然有更好的办法，这个是有专门的工具，我这里使用百度ai就能搞定，就没去折腾了。代码仅供参考，需要的自己进行优化。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[半自动下载removebg图片（多进程版）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/138963399</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/138963399</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Thu, 16 May 2024 15:33:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[仅供参考，这里写的是2个进程，根据自己电脑性能来写合适的数量。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[半自动下载removebg图片]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/138963151</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/138963151</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Thu, 16 May 2024 15:28:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[运行就行了，不过前提需要准备好图片的url链接，并且电脑需要安装谷歌浏览器，并且下载对应的chromedriver。removebg虽提供了api，但是一个月就给50张实在是不够用，因此使用了python模拟点击。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[insightface实战：画出嘴巴和眼睛的mask]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/133410786</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/133410786</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Fri, 29 Sep 2023 10:03:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】insightface实战：画出嘴巴和眼睛的mask。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pytorch的pixel_shuffle转tflite文件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/133387502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/133387502</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Thu, 28 Sep 2023 17:34:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为，有人发现在单通道的时候是depth_to_space和pixel_shuffle结果是一样的，所以拆分出来计算好在合并就行，这样速度基本上没有增加多少，亲测速度也是很快的，比从头开始实现pixel_shuffle是快非常多的。如果使用这样的从头开始实现，转出来的tflite是没法运行在手机上面的，因为tf.transpose的维度太多了，tflite在手机上不支持6个维度的transpose的，因为超过5个维度就会产生flex层，flex层是不被支持的。新建pytorch模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[屏蔽百度右侧热搜和首页新闻]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/132538502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/132538502</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Mon, 28 Aug 2023 14:41:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个简单解释一下，right_toplist1屏蔽的是走右侧的热搜，s_main屏蔽的是首页新闻。然后就能在浏览器的扩展，其他浏览器类似的地方，这里使用的360极速浏览器来演示。这样就没有垃圾新闻影响我们的注意力了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[删除流氓360首页]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/132537842</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/132537842</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Mon, 28 Aug 2023 14:15:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[这样打开就不会弹狗币的360首页了，真他吗的流氓，其他的浏览器也是这样设置就行。细心会发现，右键浏览器图标-属性-快捷方式这能看到流氓的360。不管你使用什么浏览器都很容易中招360给你自动设置的首页，目标这个地方会有360的地址，删除就行，这里已经删了。你在浏览器设置新的首页一样无效，比如。完全没有卵用，这流氓的不行，而且。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python压缩pdf文件大小]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/132229563</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/132229563</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Fri, 11 Aug 2023 13:56:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[pdf文件过大，经常会是一个问题，但是市面上基本上都是收费的工具，wps需要开会员才能使用。文件直接小了10倍，打开看也不影响观感，还是比较帮的。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[人像美白的python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131443565</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131443565</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Wed, 28 Jun 2023 19:32:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[首先得将人像进行皮肤分割，具体最好是使用AI模型，这里就不展开了，本人侧重点是美白算法，所以这里直接使用了一张皮肤分割好的mask图。人像美白在现在的美颜功能里面几乎属于必备的，各家的方案都不太一致，本文主要介绍一种基于肤色分割的人像美白方案。mask图的效果如下图所示，白色区域为皮肤区域，黑色区域为非皮肤区域。我们可以看到，上图的美白效果还是很自然，而且逻辑也非常简单。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python图像高光调整]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131403893</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131403893</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Mon, 26 Jun 2023 19:22:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】Python图像高光调整。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现gimp里面的曝光算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131385293</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131385293</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Sun, 25 Jun 2023 20:20:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[在gimp里面有曝光的功能。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现磨皮效果]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131385142</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131385142</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Sun, 25 Jun 2023 20:09:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[写的非常棒，我使用python简单的实现了一下，看起来还不错。如果想使用，可以稍微调整一些参数就能达到一个不错的效果了。运行的速度也很快，在pc上面，能到0.15s。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用python来解析lut 3d]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131366056</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131366056</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Sat, 24 Jun 2023 20:34:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[不管是作为影视后期还是航拍和各种单反，是离不开lut的，使用lut来进行调色，就是将原图的rgb的数值映射成自己想要的rgb值，这样就能起到调色的作用。于是在网上找了几个图来计算，这里采样的是16，因此就是16*16*16的尺寸，虽然会比较粗糙一些。讲lut 3d比较清楚，基本上就能知道是怎么回事。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用python实现一个快速高斯模糊算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131330311</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131330311</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Wed, 21 Jun 2023 16:26:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[基本上和opencv的结果一致，但是速度快了很多，而且可以自定义sigma，这样就可以根据实际情况选择合适的sigma值了。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python实现柔光效果]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131269885</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131269885</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Sun, 18 Jun 2023 11:51:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[在很多图像处理的软件有柔光的效果，，这里就很好奇是怎么实现的，于是就看了一些gimp的源码，然后使用python进行复现了一下，这里会稍微有点差距，因为为了省事就直接使用的cv2的高斯模糊，没有想gimp里面直接分x和y方向单独实现高斯模糊，不过效果基本上还是在的，（3）将原图和（2）的结果进行合并。（2）对（1）的图进行高斯模糊。（1）计算锐化和亮度。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[双线性插值算法原理及其python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131257993</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131257993</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Sat, 17 Jun 2023 17:01:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[下面我使用python简单的实现一下resize，这里所说的resize都是放大的resize，因为缩小尺寸根本用不到插值，只需要在原图进行采样即可，所以我这里说的resize是针对放大尺寸来说的。不过需要注意的是，python这样运行分辨率较大时会很慢，可以考虑使用numpy的矩阵运算的方式进行运行或者修改成一些加速库，这里只是展示一些原理学习，并不能直接使用在工程项目里面。具体来说，就是使用先计算出Px1和Px2的数值，然后再计算出来Py1和Py2，最终计算出来P的数值。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[祛除红眼算法python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131252388</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131252388</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Fri, 16 Jun 2023 18:59:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用python进行了重新复现，这个算法的效果很不错，比起遍地都是的方法（version1）会好一些，version1方法会明显祛除不干净的。我再放大一些可能会更加明显。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[opencv祛除高光]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131234850</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/zhou_438/article/details/131234850</guid><author>zhou_438</author><pubDate>Thu, 15 Jun 2023 20:09:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[原博客是c++，我这边只是使用python进行翻译了一下。]]></description><category></category></item></channel></rss>