Код waveSharp написан на Pascal/Lazarus, и хотя это «скомпилированный» язык, кажется, что он не самый быстрый для определенных задач, которые мы выполняем. В ходе разработки процедуры шумоподавления мы обнаружили, что она медленная и ограниченная (до изображений размером до 4096x4096 пикселей). В настоящее время мы тестируем новый способ запуска waveSharp с использованием кода Python. Это позволяет нам использовать быстрые и оптимизированные по скорости процедуры вычислений, доступные в нескольких библиотеках Python. Более подробная информация будет опубликована на #65.
Хотя несколько тысяч человек скачали бесплатное программное обеспечение, лишь немногие высказали вопросы или обсудили его.
сообщайте о своих проблемах, используя https://github.com/CorBer/waveSharp/issues, поскольку они будут использоваться для дальнейшей разработки. Если у вас есть очень конкретные идеи/запросы, пожалуйста, подробно опишите их при сообщении.
9 декабря 2023 года мы выпустили первую бета-версию waveSharp 1.0. Дополнительную информацию можно найти по адресу https://github.com/CorBer/waveSharp/releases/tag/v1.0beta.
Доступно по адресу https://github.com/CorBer/waveSharp/releases/tag/v0_2.
Разработка версии waveSharp 0.2 была выполнена Кором Берревутсом в тесном сотрудничестве с:
Грант Блэр
Майкл Оуэн
Филип Щерек
Ченг-Ян Тан
Дон Капоне
Я хочу поблагодарить их в первую очередь за то, что помогли мне начать работу и потратили на это часть своего свободного времени. Они протестировали многие более ранние версии приложения и предоставили помощь, ошибки и идеи, которые помогли мне управлять этим проектом.
Это обновление имеет следующие дополнительные функции
область обработки пользовательского набора
сохранение обрезанного изображения
сохранение измененного размера изображения
заполнение/обрезка краев изображения
выравнивание каналов RGB (на субпиксельном уровне)
новый метод повышения резкости (двусторонний фильтр)
автоматическая проверка версии
Кор Берревуэтс
