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MPV 0.31.0 发布,轻量级高品质视频播放器

MPV 0.31.0 发布了,MPV 是一款基于 mplayer2 和 MPlayer 的轻量级高品质视频播放器。MPV 基于 OpenGL 视频输出,支持视频缩放、高质量算法、色彩管理、帧定时、插值、HDR 等功能。同时,利用 FFmpeg hwaccel API 来支持 VDPAU、VAAPI、DXVA2、VDA 和 VideoToolbox 视频解码加速。 此次更新内容包括: 特性 新增 vo_gpu/d3d11:允许为本地 HDR 输出配置可交换链颜色空间 播放器:添加更好的日志记录机制 音频:为 Android 添加 ao_audiotrack 输入:引入一个伪键名称,该名称可捕获所有文本输入 Wayland:添加抓取区域以使用鼠标调整窗口大小 osc:通过 OSC 实现伪客户端装饰 vf_gpu:使用 vo_gpu 的渲染器添加视频滤镜 添加了 console.lua:用于输入命令的交互式 REPL vd_lavc:添加选项以自动选择已知的良好 hwdec 实现 mac:用 MediaPlayer 替换旧的事件点击以获取媒体密钥支持 更新说明:https://github....

digiKam 7.0.0-beta1 发布,面部管理功能有重大更新

digiKam 7.0.0-beta1 发布了,digiKam 是一款针对 KDE 桌面环境的数字相片管理工具,此版本带来了几大亮点。 经过深度学习的面部管理功能 多年来,digiKam 提供了一项重要功能,专用于检测和识别照片中的面部。自从包含此功能的第一个修订版(digiKam 2.0.0)以来,后台使用的算法(不是基于深度学习的算法)较旧且未更改。它的功能不足以自动促进人脸管理工作流程。 截止目前,使用 OpenCV 库中基于经典特征的 Cascade 分类器执行了用于分析图像内容以隔离和标记人脸的复杂方法。这种较旧的方法可行,但不能提供高水平的真实正面结果。在分析时,人脸检测能够提供 80% 的良好结果,虽然还不错,但是需要大量用户反馈以确认是否检测到人脸。而且,在用户反馈下,人脸识别功能无法为用户提供自动标记机制的良好体验。 今年,这一功能的代码被完全重写。该项目的目标是保留所有旧有的想法,并将检测和识别引擎移植到更现代的深度学习方法上。基于 OpenCV 库中最新的深度神经网络功能的新代码将神经元网络与预先学习的数据模型专用于人脸管理。不需要学习阶段就可以进行面部检测和识别...

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