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python裁剪函数 用python对图像进行裁剪( 二 )

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这个特效的基本思路是：对一段噪声样本建模，然后降低待降噪信号中噪声的分贝 。
更加细节的说，是在信号的若干频段f[1], ..., f[M]上，分别设置噪声门g[1], ..., g[M] ， 每个门都有一个对应的阈值，分别是t[1], ..., t[M] 。这些阈值时根据噪声样本确定的 。比如当通过门g[m]的信号强度超过阈值t[m]时，门就会关闭，反之 ， 则会重新打开 。最后通过的信号便会只保留下来比噪声强度更大的声音，通常也就是我们想要的声音 。
为了避免噪声门的开合造成信号的剧烈变动，笔者使用了sigmoid函数做平滑处理，即噪声门在开-关2个状态之间是连续变化的，信号通过的比率也是在1.0-0.0之间均匀变化的 。
实现中，我们用汉宁窗对信号进行分帧 。然后对每一帧，又用三角窗将信号分成若干频段 。对噪声样本做这样的处理后，可以求出信号每一频段对应的阈值 。然后 ， 又对原始信号做这样的处理（分帧+分频） ， 根据每一帧每一频段的信号强度和对应阈值的差（diff = energy-threshold），来计算对应噪声门的开合程度，即通过信号的强度 。最后，简单的将各频段 ， 各帧的通过信号叠加起来，便得到了降噪信号 。
比如原先的“skip”语音信号频谱图如下：
可以看到有较多杂音（在高频，低频段，蓝色部分） 。采集0.25秒之前的声音作为噪声样本，对信号作降噪处理 ， 得到降噪后信号的频谱图如下：
可以明显的看到大部分噪音都被清除了，而语音部分仍完好无损，强度也没有减弱，这是“移动平均滤波器”所做不到的 。
3. 静音剪切
在对音频进行上述降噪处理后 ， 我们还可以进一步把多余的静音去除掉 。
剪切的原理十分简单 。首先用汉宁窗对信号做分帧 。如果该帧信号强度过小，则舍去该帧 。最后将保留的帧叠加起来，便得到了剪切掉静音部分的信号 。
比如 ， 对降噪处理后的“skip”语音信号做静音剪切 ， 得到的新信号的频谱图为：
python 截取指定字符前后的所有字符的函数可以参考下面的代码：
#!/usr/bin/python
# encoding: utf-8
# filename: baiduzhidao.py
ln = "4564612131856+654654654654"
print ln.split("+")
#~ Result:
#~ python -u "baiduzhidao.py"
#~ ['4564612131856', '654654654654']
#~ Exit code: 0Time: 0.052
Python在设计上坚持了清晰划一的风格，这使得Python成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言，设计者开发时总的指导思想是，对于一个特定的问题，只要有一种最好的方法来解决就好了 。
Python本身被设计为可扩充的 。并非所有的特性和功能都集成到语言核心 。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块 。
Python是完全面向对象的语言 。函数、模块、数字、字符串都是对象 。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性 。
扩展资料：
python参考函数
vars(obj) 返回一个object的name space 。用dictionary表示
locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示
globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示
type(obj) 查看一个obj的类型
isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance
issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类
参考资料来源：百度百科-Python （计算机程序设计语言）
OpenCV Python实现旋转矩形的裁剪环境
矩形操作是我们在 OpenCV 里最常用的操作，其中最为常见的就是包围框（ Bounding Box ）和旋转矩形（ Rotated Box ） 。其中包围框是最为常见的，对应 OpenCV 中的 boundingRect() ，使用正矩形框处物体，一般多用在目标检测中 。使用包围框框柱目标物体 ， 这种操作比较简单 ， 但是通常框中也会有一些其他的区域 。其次就是使用旋转矩形，也叫最小外接矩形 ， 对应 OpenCV 中的 minAreaRect()  ， 用来使用旋转矩形最大限度的框出目标物体，减小背景干扰，在 OCR 任务中较为常用 。

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