waveSharp의 코드는 Pascal/Lazarus로 작성되었으며 이는 "컴파일된" 언어이지만 우리가 수행하는 특정 작업에서는 가장 빠르지 않은 것 같습니다. 노이즈 제거 루틴을 개발하는 동안 우리는 이 루틴이 느리고 제한적이라는 사실을 발견했습니다(최대 4096x4096px 이미지). 현재 우리는 Python 코드를 사용하여 waveSharp를 실행하는 새로운 방법을 테스트하고 있습니다. 이를 통해 Python이 여러 라이브러리에서 사용할 수 있는 빠르고 속도에 최적화된 계산 루틴을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 #65에서 공유하겠습니다.
수천 명의 사람들이 프리웨어를 다운로드했지만 소수만이 문제/토론을 제출했습니다.
추가 개발에 사용되므로 https://github.com/CorBer/waveSharp/issues를 사용하여 문제를 보고하세요. 매우 구체적인 아이디어/요청 사항이 있는 경우 보고 시 자세히 기술해 주십시오.
2023년 12월 9일에 waveSharp 1.0의 첫 번째 베타 버전을 출시했습니다. 자세한 내용은 https://github.com/CorBer/waveSharp/releases/tag/v1.0beta에서 확인할 수 있습니다.
https://github.com/CorBer/waveSharp/releases/tag/v0_2에서 사용 가능
waveSharp 0.2 릴리스 개발은 Cor Berrevoets가 다음과 긴밀히 협력하여 수행했습니다.
그랜트 블레어
마이클 오웬
필립 슈체렉
탄 청양
돈 카포네
먼저 제가 시작할 수 있도록 도와주시고 자유 시간의 일부를 이 일에 할애해 주신 분들께 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 그들은 많은 이전 버전의 애플리케이션을 테스트했으며 이 프로젝트를 진행하는 데 도움이 되는 도움말/버그 및 아이디어를 모두 제공했습니다.
이번 업데이트에는 다음과 같은 추가 기능이 있습니다
사용자가 설정한 처리 영역
자른 이미지 저장
크기가 조정된 이미지 저장
이미지 가장자리 패딩/트리밍
RGB 채널 정렬(하위 픽셀 수준)
새로운 선명화 방법(양방향 필터)
자동 버전 확인
코르 베레보에츠
