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Python3 图像识别

步骤: 1.把图片转化为字符串,这个字符串就是图片的hash,又称指纹。 2.求两个字符串之间的相似度(汉明距离),字符串越相似,即图片越相似。  ...、汉明距离 汉明距离: 汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。换句话说,它就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。...计算hash result = '' for i in range(0, 64, 4): result += ''.join('%x' % int(string[i:...2.计算DCT:对图像进行维离散余弦变换。 3.缩小DCT:只保留矩阵左上角8*8区域,对这个区域求哈希均值,并生成01字符串。 4.计算hash。...计算hash result = '' for i in range(0, 64, 4): result += ''.join('%x' % int(string[i:

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    编码原理(附)----

    化,开门见山的讲,就是将非进制的字符按照一定的规则编码为进制串了,这样编码以后,出现的编码符号便只有0和1,从算术编码的角度来讲,可能出现的字符就只有“0”和“1”,这样更有利于编码...常见的化编码算法有,一元码,截断一元码,K阶指数哥伦布编码,在此做简单介绍,希望能给大家一个直观的认识。 1....2.截断一元码 截断一元码属于一元码的变体,用在已知待编码的语法元素的最大Max的情况下。...假设待编码符号为x: 如果0 < x < Max,x化采用一元码的方式; 如果x = Max,x化的进制串全部由1组成,长度为Max。...编码步骤如下: (1)将待编码的数据以进制的形式表示,去掉最低位的k个比特,然后加1,得到心得T1,查看T1含多少个bit,将该减1,得到的便是前缀0的个数; (2)将第一步中去掉的最低

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    化阈值处理

    cv2.imshow("img",img) cv2.imshow("rst",rst) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:化阈值处理是将原始图像处理为仅有两个图像...化阈值处理是将灰度大于阈值的像素设为白色(255),小于或等于阈值的像素设为黑色(0);或将大于阈值的像素设为黑色(0),小于或等于阈值的像素设为白色(255),者只是显示形式不同。...化阈值应用在边缘提取、图像分割、目标识别等领域。...例子: 设定阈值为130,即大于130的像素设为255,小于或等于130的像素设为0: 化阈值处理后: retval, dst=cv2.threshold(src, thresh, maxval...注意:化阈值处理的图像是彩色图像还是灰度图像。

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    R语言-缺失

    运行结果可知,0表示变量列中有缺失,1表示变量列中缺失,第一行表示无缺失,第行表示除了span之外无缺失,第一列表示各个缺失模式实例个数,最后一列表示各模式中有缺失的变量个数。...可看到,sleep数据集有42例没有缺失,仅2个实例缺失span,9个实例同时缺失NanD和Dream,数据集总共包含42x0+2x1+.....1x3=38个缺失 aggr()函数不仅仅绘制每个变量的缺失数...左边的图可知缺失数量,NonD有最大的缺失数14个,右边的图显示有2个哺乳动物缺失NonD、Dream、Sleep评分。42个动物没有缺失。...数值型的数量被转换到[0,1]区间,利用灰度表示,颜色浅表示数值小,深色表示数值大,红色表示缺失。...两个变量均有缺失的观测个数在两边界交叉处 (左下角 )蓝色标出。

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    matlab插拟合()

    上一篇给大家介绍了如何使用matlab拟合工具箱进行函数的插拟合,今天介绍matlab中常用的拟合函数:polyfit和fittype。...1 基于最小乘法的多项式拟合函数:polyfit p = polyfit(x,y,n),待拟合的多项式为p(1)*x^n + p(2)*x^(n-1) +…+ p(n)*x + p(n+1),其中x...yfit = p(1)*x.^2 + p(2)*x+p(3); hold on plot(x,yfit,'r'); hold off legend('原始数据','拟合'); ?...2 多项式拟合求值函数:polyval y = polyval(p,x),p为采用polyfit求出的拟合系数,x为自变,可以为单个也可以为数组。使用该函数可以省去例1中列出表达式原型。...('原始数据','拟合'); 3 自定义类型拟合函数:fittype 使用fittype函数可以自定义拟合函数,可以满足线性拟合和非线性拟合。

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    Wolfram语言人工智能:图像识别项目()

    (接上篇) 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢?世界上的大多数事物有自己的名称,图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说,根据图像辨别出图像中出现的事物。...雨滴在地球引力的作用下降落,而我们的图片由像素构成,所以我们在这里考虑的是程序处理中的不同像素,而不是物理位移。与上面的例子一样,这里也会发生￿吸引子￿行为。...实际上,我们处理图片过程中的一些常见操作(通过电脑和人类视觉)就是简单的维元胞自动机。 利用元胞自动机来获取图片中的某些特征是很容易的,比如图像中的黑点等。但是在真实图像识别中的操作要繁杂的多。...像大脑一样,图像识别神经网络有很多层,包括一系列不同种类的神经细胞(不用说也知道,整体架构的表现形式的是Wolfram语言的符号表达式) 我很难用语言来描述神经网络内部的活动,但是如果我们能看到神经网络的第一或者第层...在开始阶段,我不确定我们是否能最终实现图像识别。在接下去的过程中,我们的图像识别功能几乎没能正确地识别出一个事物,这令我们很沮丧。

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    matlab | 图像分割

    串行边界技术 并行区域技术 串行区域技术 结构分割方法 边缘分割法 阈值分割法 基于区域的分割 阈值分割法 基本原理 原始图像f(x,y) 灰度阈值T 阈值运算的图像...依据最小误差理论等准则求出两个峰间的波谷,其灰度即分割的阈值。 最大类间方法差-大津法 设定一个阈值k,将图像分成两组。 变动k的取值使得两组的类间方差最大,此时该K为所求分割阈值。...迭代法 选取初始图像灰度T,把原始图像中全部像素分成前景、背景两大类。 分别对其进行积分并将结果取平均以获取一新的阈值,并按此阈值将图像分成前景、背景。...details/81022607 代码 大津法 function [newImg,g] = otsu(img) %OTSU 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 返回newImg,g,newImg为化的图像

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    图像识别

    我们现在正在采取下一步,发布在最新型号Inception-v3上运行图像识别的代码。 Inception-v3 使用2012年的数据对ImageNet大型视觉识别挑战进行了培训。...08_28_frozen.pb.tar.gz" | tar -C tensorflow/examples/label_image/data -xz  接下来,我们需要编译包含加载和运行图形代码的C ++进制文件...那应该创建一个进制可执行文件,然后你可以这样运行: bazel-bin/tensorflow/examples/label_image/label_image  这使用框架附带的默认示例图像,并应输出类似于此的内容...我们还需要将从0到255之间的整数的像素缩放到图形运算的浮点。...这些可能看起来有点神奇,但是它们只是由原始模型作者根据他/她想用作输入图像进行培训而定义的。如果您有一个自己训练过的图表,那么您只需要调整这些,使其与您在培训过程中使用的任何相匹配。

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    目标检测量化——BiDet

    BiDet 本文是清华大学等发表在 CVPR2020 上的针对一阶段或两阶段检测器的化工作。由于其有限的表征能力,网络中的信息冗余会造成大量的假正例,显著地降低网络性能。...本文提出了一种神经网络目标检测方法BiDet, BiDet能通过冗余去除来充分利用神经网络在目标检测中的表征能力,通过去除假正例来提高检测精度。...在PACAL VOC和COCO数据集上的实验证明,本文的方法优于其他目标检测神经网络。...信息如何能有效的去除冗余信息,而不损伤真正例是值得思考的一个问题。 方法 信息瓶颈(IB) 信息瓶颈的目标是提取关于任务输入的相关信息,因此 IB 准则在压缩领域被广泛应用。...神经网络量化——ReActNet ? 神经网络低比特量化——TQT ? 神经网络低比特量化——DSQ ? 神经网络架构搜索——可微分搜索(BATS) ?

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    网络--Binarized Neural Networks

    训练方法:首先定义一个化函数,其次搞定函数计算梯度反向传播问题,有了这两个就可以进行网络的训练了。...都做化处理,+/-1,这两个从硬件角度来看是很有优势的 这里介绍了两种化函数: 1) deterministic binarization决定性化,当一个大于等于 0,化为 1...2)stochastic binarization 随机性化,以一定概率化为 1,否则为 -1,这个概率由 一个 hard sigmoid 决定,随机性化实现比较难,所以一般我们不用它。...在具体的算法使用中,对于隐含层单元: activations 直接使用决定式的化函数得到化的激活。...还有一点,输入层的特征是没有进行化的,那怎么办呢?由于图像像素分布在[0,255]之间,所以可以用8比特来表示,这样就能将输入的实像素变成化的编码了。

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    图像分析案例精选

    点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 面向CV技术爱好者征稿,点击底部【合作交流】即可 最近一直有人在知识星球上向我提问很多图像分析相关的问题,特别选择了两个典型的轮廓分析问题。...仔细分析图像发现,中间都毫无另外的有个白色很亮的圆圈,这个给了我两个思路 可以通过霍夫变换检测圆来提取到 可以通过图像分析来提取 + 轮廓分析来提取到这些点 得到这些轮廓点之后通过分析整个轮廓区域得到倾斜角度...化处理之后(形态学处理): ? 轮廓发现与校正角度之后 ? 投影分析与统计结果如下: ? 此外基于霍夫也是可以尝试的,霍夫的化效果也比较好,显示如下: ? 感兴趣的同学可以自己继续尝试下去。...问题 描述如下: 如何统计下图中的对象个数,原图如下 ?...代码 问题1的代码如下(已经添加各步骤注释了): src = cv.imread("D:/images/zsxq/zsxq_01.jpg") cv.imshow("input", src) # 化处理

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    Airtest图像识别

    Airtest是一款网易出品的基于图像识别面向手游UI测试的工具,也支持原生Android App基于元素识别的UI自动化测试。...图示为AirtestIDE中脚本运行范例 本文重点是针对Airtest中的图像识别进行代码走读,加深对图像识别原理的理解(公众号贴出的代码显示不全仅供参考,详细代码可以在github查看)。...、我们从图示中touch方法入手 如图示所示,从touch图片开始,即为点击某个传入的图片,源码在api.py里面: ?...六、总结 1、图像识别,对不能用ui控件定位的地方的,使用图像识别来定位,对一些自定义控件、H5、小程序、游戏,都可以支持; 2、支持多个终端,使用图像识别的话可以一套代码兼容android和ios哦,...长按指纹识别图中的维码,获取更多测试干货分享!将我们公众号置顶  ?  不会漏掉我们的原创干货哦! ? ?

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    图拓扑性质 —— 迭代修正

    除了将图中的局部处理结果直接加起来以外,我们还可以用这些局部处理结果来生成一张新的图。本文记录生成图的原则和一种并行策略。...迭代修正 除了将图中的局部处理结果直接加起来以外,我们还可以用这些局部处理结果来生成一张新的图。根据原图中的对应图像单元的局部计算结果,我们可以确定:新的图中相应图像单元的。...新的图可以被作为:另一个计算周期的输入。这个操作被称为:迭代修正。...我们假设:某一个图像单元的灰度为零,并且,它邻域内的所有图像单元的灰度都为零:如果我们将该图像单元的灰度从0变为1: 那么,这个操作将会使得图像的Euler数增加1。...0; E*=-1: 圆周序列包含:两个全为1的子序列,并且,这两个子序列被两个全为0子序列“隔开”。

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