📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下。当然,不是很深入。深入的话,得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法。这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的,为了和pHash区分。
最近在做一个海量图片检索的项目,可以简单的理解为“以图搜图”,这个功能一开始是搜索引擎带火的,但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前,笔者搜索了一些资料,如今项目临近结尾,便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
前段时间,苹果宣布计划推出CSAM检测技术,能够扫描所有存储在iCloud上的照片,找出符合虐待儿童、儿童色情内容的照片(CSAM)。
译者注:本文以一段自打24小时耳光的视频为例子,介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。 有人在网上上传了一段视频,他打了自己24个小时的耳光。他真的这么做了吗?看都不用看,肯定没有!
近日,一家名叫“今日油条”的店铺,因被今日头条起诉而广为大众所知,就这样火了一把。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法,并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时,本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中,提供了一种高效的海量数据查找方法。
github:https://github.com/idealo/imagededup
某些情况下,我们需要检测图片之间的相似性,进行我们需要的处理:删除同一张图片、标记盗版等。 如何判断是同一张图片呢?最简单的方法是使用加密哈希(例如MD5, SHA-1)判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档,其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的,如果是这个txt文档的完全复制版,那他们的MD5值是完全相同的。但是,一旦改变副本的内容,哪怕只是副本的缩进格式,其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件,如果是一张经过调色或者缩放的图片,根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。 那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢?比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法(Perceptual Hash Algorithm)。
检查两个图片的相似度,一个简单而快速的算法:感知哈希算法(Perceptual Hash),通过某种提取特征的方式为每个图片计算一个指纹(哈希),这样对比两个图片相似与否就变成了对比两个指纹异同的问题。
译者注:本文以一段自打24小时耳光的视频为例子,介绍了如何利用均值哈希算法来检查重复视频帧。以下是译文。
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 没想到苹果被打脸来得如此之快。 月初,苹果表示将在iOS 15、macOS 12中加入对用户照片的检测,目的是遏制儿童色情与虐童照片的传播。 苹果还一再强调这项技术的安全性和准确性。 现在,不到半个月的时间,苹果的这项技术已经被一位名为Asuhariet Ygvar程序员“破解”了。 他成功将这个尚未正式发布的AI模型逆向工程,并在GitHub上提供转化成Python的教程。 几个小时后,另一位来自英特尔的工程师就发现了该模型的一个bug。 这
要识别两张图片是否相似,首先我们可能会区分这两张图是人物照,还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。
一款基于Python语言的视频去重复程序,它可以根据视频的特征参数,将重复的视频剔除,以减少视频的存储空间。它的基本原理是:首先利用Python语言对视频文件进行解析,提取视频的特征参数,如帧率、码率等;然后根据特征参数,生成视频的哈希值;最后,将每个视频的哈希值进行对比,如果哈希值相同,则表示视频内容相同,可以将其中一个视频剔除,以节省存储空间。
感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法,与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT(离散余弦变换)来获取图片的低频信息。
这次不比上次了,我搜罗了一堆资料,全是什么人工智能领域的图像识别,AI识别之类的,没有能够符合我需求的,看来CV大法这次是失策了。
github:https://github.com/JohannesBuchner/imagehash
顾名思义,区块链也是一种链表结构,不过它与普通链表不同的地方在于,连接节点的指针是哈希指针,哈希指针包含两个部分,一是其指向节点所占用内存的首地址,二是其指向节点所有内容的哈希值
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 以图搜图的使用已经非常广泛了,我现在来介绍一下简单的以图搜图的相关算法及其实践。 一、感知hash算法 感知哈希算法: 感知哈希算法(Perceptual hash algorithm)是哈希算法的一类,主要用来做相似图片的搜索工作。 图片所包含的特征被用来生成一组指纹(不过它不是唯一的), 而这些指纹是可以进行比较的。 步骤: 1.把图片转化为字符串,这个字符串就是图片的hash值,又称指纹。 2.求两个字符串之间的相似
非同质化代币 (NFT) 和 Fake Media 都带来了若干技术、社会和法律挑战。JPEG 委员会在成像应用程序的安全性和信任方面有着重要的记录,因此发起了 JPEG NFT 和 JPEG Fake Media 探索研究。
上个月,Google把"相似图片搜索"正式放上了首页。 你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。 一个对话框会出现。 你输入网片的网址,或者直接上传图片,Googl
上个月,Google把”相似图片搜索”正式放上了首页。 你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。 一个对话框会出现。 你输入网片的网址,或者直接上传图片,Googl
你输入网片的网址,或者直接上传图片,Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。
链接:https://juejin.cn/post/7244174211957440572
局部敏感哈希(LSH)通常用于近似最近邻算法(ANN) 操作(向量搜索)。LSH的特性也可以在以矢量为输入的神经网络模型中得到利用(例如,各种的音频、视频和文本嵌入等内容信号)。
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。
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用。
Imago是一个由python编写的图像数字取证工具,它可以从图像中递归提取数字证据。在整个数字取证调查中,这款工具非常有用。如果你需要提取图像中的数字证据且数量较多,那么Imago将能够帮助你轻松地对比它们。此外,Imago还允许你将证据提取到CSV文件或sqlite数据库中。如果在JPEG exif中存在GPS坐标,Imago可以提取经度和纬度,并将它们转换为度数检索相关信息,如城市,国家,邮政编码等。
NeuralHash 是苹果 CSAM 扫描系统使用的感知哈希算法,它通过输入图像返回 96 位的哈希值,如果两个图像有相同的哈希那么这两个图像应该是相同的。然而实际上并非如此,NeuralHash 产生的哈希相同并不意味着图像相同,这就是哈希碰撞。研究人员已经演示了对 NeuralHash 的原像攻击,创造出两个哈希一样但两幅完全不同的图像。该图像是人为制造出来的,那么有没有哈希相同的自然图像?图像数据库 ImageNet 被发现包含了两对 NeuralHash 哈希相同的图像。
区块链文章满天飞,人们更多的是看到区块链的官宣与技术概念,真正深入了解区块链的核心技术才能真正读懂区块链的内涵,了解其本质,才能对标其业务场景需求,真正下决心让区块链落地生根。
Eunomia 是一个使用 C/C++ 开发的基于eBPF的云原生监控工具,旨在帮助用户了解容器的各项行为、监控可疑的容器安全事件,力求为工业界提供覆盖容器全生命周期的轻量级开源监控解决方案。它使用 Linux eBPF 技术在运行时跟踪您的系统和应用程序,并分析收集的事件以检测可疑的行为模式。目前,它包含 profile、容器集群网络可视化分析*、容器安全感知告警、一键部署、持久化存储监控等功能。
GenAI 通过将专有数据与各个用户知识相结合,创建个性化网络体验。我们如何确保按照安全合规标准安全地处理此知识?
云监控业务主要部署在腾讯云TKE上,共部署了40多个地域,80多个TKE集群,1700多个Node节点,1万多个Pod。由于TKE集群需要业务维护Node节点,出于成本的考虑,云监控逐渐把TKE集群迁移至EKS集群,中间经历了自监控的升级与优化,对于自监控建设有一定的参考意义,通过文章记录下来。
OpenCV均值哈希与感知哈希计算,比对图像相似度,当计算出来的汉明距离越大,图像的相似度越小,汉明距离越小,图像的相似度越大,这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索.
尽管神经辐射场(NeRFs)在图像新视角合成(NVS)方面取得了成功,但激光雷达NVS的发展却相对缓慢。之前的方法follow图像的pipeline,但忽略了激光雷达点云的动态特性和大规模重建问题。有鉴于此,我们提出了LiDAR4D,这是一种用于新的时空LiDAR视图合成的LiDAR-only的可微分框架。考虑到稀疏性和大规模特征,进一步设计了一种结合多平面和网格特征的4D混合表示,以实现从粗到细的有效重建。此外引入了从点云导出的几何约束,以提高时序一致性。对于激光雷达点云的真实重建,我们结合了ray-drop概率的全局优化,以保持cross-region模式。在KITTI-360和NuScenes数据集上进行的大量实验证明了我们的方法在实现几何感知和时间一致的动态重建方面的优越性。
[译]关于python字典类型最疯狂的表达方式 一个Python字典表达式谜题 这个子字典是从哪里来的 Umm..好吧,可以得到什么结论呢? 一篇来自 Dan Bader 的有趣的博文,一起来学习一下
哈希表是一种常用的数据结构,广泛应用于字典、散列表等场合。它能够在O(1)时间内进行查找、插入和删除操作,因此被广泛应用于各种算法和软件系统中。
在海量的数据面前,单个 redis 实例的能力是有限的,无可能无限增大的内存,所以必须要构建分片集群,来横向拓展来支持保存更多的数据。
AI 科技评论按:CVPR 2018 总投稿量超 4000 篇,最终录取数超 900 篇,录取率不到 23%。其中,优必选悉尼 AI 研究院有 4 篇论文被录用为 poster。论文详细解读如下:
根据IEEE此前的一项调查,Python已成为最受开发者欢迎的语言之一。由于其对于技术小白天然友好的特性,以及不断更新的新功能。Python越来越受到国内外开发者的喜爱。越来越多被用于独立、大型项目的开发开始使用Python。
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目,业务核心是物流订单的履约过程,包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上,LCS 依据业务所在的市场不同,应用层分市场部署,并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期,这些不同市场的数据库共用同一套物理集群,共享内存和磁盘空间,在资源上看,是足以应付初期流量的。
在今天的计算机科学和分布式系统中,哈希算法是一项关键技术,它被广泛用于数据存储和检索。本篇博客将重点介绍布谷鸟哈希算法和分布式哈希表的原理,以及如何在 Python 中实现它们。每一行代码都将有详细的注释,以帮助你理解算法的实现。
哈希表是键值对的无序集合,其每个键都是唯一的,核心算法是通过索引去查找值,Python 中的字典符合哈希表结构,字典中每个键对应一个值,my_dict={"key1":"value1","key2":"value2"}。
令人不可思议的是,就如谷歌科学家 Jon Barron 在推特上表示的:18 个月前,训练 NeRF 还需要 5 小时;2 个月前,训练 NeRF 最快也需要 5 分钟;就在近日,英伟达的最新技术——基于多分辨率哈希编码的即时神经图形基元,将这一过程缩减到只有 5 秒!!??
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负载均衡 当过滤器需要获取到上游群集中主机的连接时,群集管理器使用负载平衡策略来确定选择哪个主机。 负载平衡策略是可插入的,并且在配置中以每个上游集群为基础进行指定。 请注意,如果没有为群集配置活动的运行状况检查策略,则所有上游群集成员都认为是正常的。 支持的负载平衡器 循环赛(Round robin) 这是一个简单的策略,每个健康的上游主机按循环顺序选择。 加权最低要求 请求最少的负载均衡器使用O(1)算法来选择两个随机健康主机,并挑选出活动请求较少的主机。 (研究表明,这种方法几乎与O(N)全扫描一
上次我们分享了列表的底层原理,今天我们继续分享另外一个常用的Python数据结构,字典。字典的键值对,可以让我们可以很轻松的完成数据查询、添加和删除,说到键值对,我又不经意想到了散列表(哈希表)。
在计算机科学中,Hash函数(散列函数)是一种将输入数据映射到固定大小的散列值(哈希值)的函数。Python提供了强大而灵活的Hash函数,用于在各种应用中实现数据存储、数据校验、加密等功能。本文将从入门到精通介绍Python中Hash函数的使用。
我们在以往的UI自动化测试中,可以通过获取页面元素进行封装组合成一系列模拟真人的操作,来完成UI方面的自动化测试,但是在地图业务测试中,这种方式是无法完成的,地图是无法通过普通元素定位手段是无法获取元素的,比如完成对比新老版本路径规划的准确性、与竞品比较路线的成熟度,但通过图像识别也是一个不错的思路,今天我们介绍一下利用图像识别的方式,在地图测试做一些应用。下面我们介绍今天的主角——OpenCV
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