在前面介绍的python数据类型：列表list，我们发现list是可以进行修改的。但是有时候，我们需要创建一系列不可修改的元素，此时Python中另一种有序的数...
Python入门-列表初相识 在之前的文章中，我们已经介绍了Python中的两种常见数据类型：字符串和数字。本文中介绍的是Python中极其重要的数据类型：列表。
本工具能自动检测分析所提供的WORD及EXCEL文档中的所有图片相似度，能有效的提高报告自检效率。 ---- 数据需求 ---- 把要检测的文档放到”文档”目录下： ? ?...运行说明 ---- 双击“图片相似度分析工具”开始运行分析，运行界面如下： ?...运行完成后，文档中所提取出来的所有图片保存在“图片提取”目录下，分析出来的结果保存在”图片相似度+当前日期”EXCEL文档中： ?...输出结果筛选图片相似度高于85%的： 文档名 图片名1 图片名2 图片相似度 4G伪基站 image10.png image2.png 93.64% 4G伪基站 image10.png image7.png...97.83% RRC重建相关问题定位 image10.png image20.emf 95.97% RRC重建相关问题定位 image10.png image21.png 93.26% 文档提取的图片保存在文档类型
背景相似度检索的应用场景颇多，不管是互联网生态下的内容理解还是工业界质量检、人脸对比等，向量相似度检索技术的核心是通过向量表征的感兴趣区域并通过向量距离计算衡量输入样本的相似度。...针对图片的相似度检索，主要包含图片裁剪、特征提取、PCA、聚类计算、相似度距离计算6个步骤，通常业界有6类常具有代表性的向量表征算法，他们是Word2vec，Doc2vec，DeepWalk，Graph2Vec...本文基于公司的业务驱动，具体聊聊CV领域图片相似度检索技术的原理和实践案例。...Teacher模型和 student模型网络结构相同，但是参数不同；图片裁剪：监督student模型学习到从局部到全局的响应local views：局部视角，student模型接收所有的crops图；global...数据库成熟度功能性能是否开源厂商FaissFacebook AI团队研发开源数据库，目前最为成熟的近似近邻搜索库支持相似度搜索支持聚类支持向量做簇内归一化支持基于聚类、PCA的检索方式 (分布式检索不支持
作为一名Android开发者，我的感觉就是，一步一卡，卡的潇洒。 但是我还是要学react-native，不要问我为什么,因为我相信一门解决了原生app，开发...
作为世界上最流行的语言之一，是一种运行在客户端的脚本语言。而所谓脚本语言，就是不需要编译就能运行的编程语言，JavaScript 在运行过程中通过 JS 解释器...
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。...1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。 基本原理： 缩小尺寸。...将图片缩小为9*8大小，此时照片有72个像素点。 灰度化处理。 计算差异值，获得最后哈希值（与aHash主要区别处）。...图片配对，计算汉明距离。 2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? ?...可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点 优点：速度快，判断效果比aHash好
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...图片配对，计算汉明距离。距离越近，越相似。当图片缩小为8*8时，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。...1.0 / 64 print('dist is '+'%d' % dist) print('similarity is ' +'%d' % similarity) 最终结果： 可见两张图片相似度非常低
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法，通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率，相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理： 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。...DCT是一种特殊的傅立叶变换，将图片从像素域变换为频率域，并且DCT矩阵从左上角到右下角代表越来越高频率的系数，但是除左上角外，其他地方的系数为0或接近0，因此只保留左上角的低频区域。...（与aHash类似） 图片配对，计算汉明距离 2 DCT 一维DCT变换公式： ? f(i)为原始的信号，F(u)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u)是补偿系数。...DCT变换是对称的，因此可以对经过DCT变换的图片进行还原操作。 3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ?
'id': 3, 'size': '45*96'} {'id': 0, 'size': '270*270'} {'id': 5, 'size': '340*320'} 时间复杂度：...pic_size_most_similar(source, dsts): """ 原理：无论目标图多大，把它等比缩放（扩大）到与原图等宽 然后算出此时的高，求与原图高的差距，即可算出相似性 返回大小最相似的图片...时间复杂度： n """ target = None mini_distance = 65535 for dst in dsts: target_height
String hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定的指纹比较相似度...byte[] hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定图像比较相似度...(BufferedImage image2){ return compare(new FingerPrint(image2)); } /** * 比较指纹相似度..."); return compare(binaryzationMatrix,src.binaryzationMatrix); } /** * 判断两个数组相似度，...System.out.println(fp1.toString(true)); System.out.printf("sim=%f",fp1.compare(fp2)); } } 结果越接近1，说明两张图片越相似
闭包是许多类似私有模式的基础，比如流行的模块模式。但在ECMAScript 2015 classes近年来接管之后，开发人员感到有必要对classes成员的隐私...
Miniconda wget -c <https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Li...
印章检测流程：利用深度神经网络，提取印章深度特征，同时学习印章之间的相似度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1....Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法，它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络，在代码中就构建一个网络就行了)，将两个输入映射到同一特征空间，然后计算它们的距离或相似度一一使用共享的卷积层和全连接层...，输出特征向量表示，然后计算相似度。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似度来训练网络的方法。...本文方法本文利用李生网络，把真章、假章同时输入进行学习，真与真相似度为1;真与假相似度为0，设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。
或者说高频可以提供图片详细的信息，而低频可以提供一个框架。 而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺乏图像细节，所以都是低频的。...所以我们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法就是利用图片的低频信息。具体步骤：（1）缩小尺寸：将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。...这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。（2）简化色彩：将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。...（5）计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。...最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。
实现功能 实现功能：利用Python实现WORD、EXCEL文档中图片相似度核查: 输出结果筛选图片相似度高于85%： 源代码
在《使用numpy处理图片——镜像翻转和旋转》一文中，我们介绍了如何将图片旋转的方法。本文将使用更简单的方法旋转图片90度。...左旋转90度 import numpy as np import PIL.Image as Image data = np.array(Image.open('the_starry_night.jpg...Image.fromarray(rot90LeftWithOne) rot90LeftWithOneImg.save('rot90leftone.png') rot90第二个参数传递1，表示向左旋转90度1...向右旋转90 向右旋转90度，可以理解成向左旋转3次90度。...向左旋转2次90度和向右旋转2次90度，都可以达到旋转180度的目的。
在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化图片的清晰度，做到有章可循。...我们期望的是一个单一的浮点数就可以表示图片的清晰度。...Pech-Pacheco 在 2000 年模式识别国际会议提出将图片中某一通道（一般用灰度值）通过拉普拉斯掩模做卷积运算，然后计算标准差，出来的值就可以代表图片清晰度。...正如我们所知道的，图片越模糊，其边缘就越少。 有了代表清晰度的值，剩下的工作就是设定相应的阀值，如果某图片方差低于预先定义的阈值，那么该图片就可以被认为是模糊的，高于阈值，就不是模糊的。...上面那张图按这个计算出来时 3170 多，这个就是最后我们用来判断清晰度的值。 ? 可以再找一张看看： 原图： ? 做灰度和经过拉普拉斯算子之后，可以看到人物部分已经不是很清晰了。 ?
Python爬取百度图片 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 5 01:38:24 2021 @author: kun """ import
怎么样上传图片到百度，百度图片推广有哪些技巧呢？ 一、百度图片推广如何操作 简单来说，百度图片推广是指利用图片在百度搜索结果中的排位，为网站带来的流量的过程。...它的推广形式有以下几种： 1、百度竞价 利用竞价排名，可以将目标图片，展示在图片搜索结果上的一种方式。百度竞价的见效快，但是成本相对较高。...2、上传到百度自身的产品，百度百家好、百度百科、百度贴吧、百度文库等。上传平台成功以后，可以获取图片的URL，利用图片的超链接，为目标图片增加锚文本。...2、百度识图和图片搜索 百度识图基于AI技术，可以对上传的图片进行数据分析，他会分析你上传的图片，分析图片特定的元素，搜索出与图片相关的图片，而非传统的通过关键词来搜索得到的结果。...如果你的高质量内容包含这张图片，可以利用百度识图，检测你的文章在互联网的热门度和传播度。 上传图片到百度搜索有很多方法，站长们可以通过测试来得到符合自己网站实际状况的推广方式。
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