El código de waveSharp está escrito en Pascal/Lazarus y aunque es un lenguaje "compilado" parece que no es el más rápido para ciertas tareas que realizamos. Durante el desarrollo de la rutina de eliminación de ruido encontramos que es lenta y limitada (hasta imágenes de 4096x4096px). Actualmente estamos probando una nueva forma de ejecutar waveSharp usando código Python. Esto nos permite utilizar rutinas de cálculo rápidas y de velocidad optimizada que Python tiene disponibles en varias bibliotecas. Se compartirá más información en el n.° 65
Aunque varios miles de personas han descargado el software gratuito, sólo unas pocas han presentado problemas/discusiones.
Informe sus problemas utilizando https://github.com/CorBer/waveSharp/issues, ya que se utilizarán para un mayor desarrollo. Si tiene ideas o solicitudes muy específicas, descríbalas en detalle al realizar el informe.
El 9 de diciembre de 2023 lanzamos la primera versión beta de waveSharp 1.0. Más información disponible en https://github.com/CorBer/waveSharp/releases/tag/v1.0beta
Disponible en https://github.com/CorBer/waveSharp/releases/tag/v0_2
El desarrollo de la versión 0.2 de waveSharp fue realizado por Cor Berrevoets en estrecha colaboración con:
conceder blair
michael owen
Filip Szczerek
Cheng-Yang Tan
Don Capone
Quiero agradecerles en primer lugar por ayudarme a empezar y dedicar parte de su tiempo libre a esto. Probaron muchas versiones anteriores de la aplicación y brindaron ayuda, errores e ideas que me ayudaron a dirigir este proyecto.
Esta actualización tiene las siguientes características adicionales
área de procesamiento configurada por el usuario
guardar imagen recortada
guardar imagen redimensionada
relleno/recorte del borde de la imagen
alineación de canales RGB (a nivel de subpíxeles)
nuevo método de afilado (filtro bilateral)
verificación automática de versiones
Cor Berrevoets
