投影：首先通过投影矩阵将图像及文本特征映射到相同的维度大小，在进行L2 normalization （使得之后的点积操作直接等效于cosine similarity) 相似度计算：点积运算计算文本-图像的...以图像维度为例简单说明一下这里的逻辑，因为在计算相似度的时候，图像特征矩阵@文本特征矩阵得到的 n x n 矩阵，第一个n 代表的图像，因此我们在axis=0 计算图像维度的loss。
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。...将开源数据集和网上大量的未经标注的数据集经过后处理后（PCA 哈希去重、NSFW 过滤和模糊可识别的人脸）形成数据池，并基于该数据池，提取图像Embedding特征，基于Embedding采用聚类算法将相似向量的图片放在统一簇中...-CSDN博客Similarities：精准相似度计算与语义匹配搜索工具包，多维度实现多种算法，覆盖文本、图像等领域，支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索-腾讯云开发者社区-腾讯云
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，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。...上传后，Google返回如下结果： 类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。...计算机怎么知道两张图片相似呢？ 根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。...结果越接近，就说明图片越相似。 下面是一个最简单的实现： 第一步，缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。
作者： 阮一峰 日期： 2011年7月21日 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。...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。...上传后，Google返回如下结果： 类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。...计算机怎么知道两张图片相似呢？ 根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。...结果越接近，就说明图片越相似。 下面是一个最简单的实现： 第一步，缩小尺寸。 将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。
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，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。...上传后，Google返回如下结果 类似的”相似图片搜索引擎”还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。 这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？...结果越接近，就说明图片越相似。 下面是一个最简单的实现： 第一步，缩小尺寸。 将图片缩小到8×8的尺寸，总共64个像素。...如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。 具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。
答案是肯定，不然我费劲巴拉的写这篇文章干嘛，躺着刷刷视频不香吗...言归正传，相似人群拓展（Lookalike）的工作机制是基于种子用户画像和社交关系链寻找出相似用户。...图片引用来自参考资料1 具体来讲，相似人群拓展（Lookalike）是基于种子用户，通过用户画像、算法模型等找到与种子用户更多拥有潜在关联性的拓展技术。...图片引用来自参考资料1 Lookalike相似人群拓展方法主要有以下几种方式， 利用用户画像进行显式人群拓展：根据种子用户的标签（地理、兴趣、行为、品牌偏好等），利用相同标签找到目标人群； 利用机器学习模型进行隐式人群拓展...Embedding的形式去得到相似的人群。...谷歌广告后台会自动生成与你的网站访问者或现有客户兴趣相似的用户群体，一般情况下，你设置了多少个再营销相似群体列表，就会生成多少个对应的相似人群。 ?
一、颜色分布法 每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。...这个向量就是这张图片的特征值或者叫"指纹"。 于是，寻找相似图片就变成了找出与其最相似的向量。这可以用皮尔逊相关系数或者余弦相似度算出。...二、内容特征法 除了颜色构成，还可以从比较图片内容的相似性入手。 首先，将原图转成一张较小的灰度图片，假定为50x50像素。然后，确定一个阈值，将灰度图片转成黑白图片。...这个矩阵就是一张图片的特征矩阵。 两个特征矩阵的不同之处越少，就代表两张图片越相似。这可以用"异或运算"实现（即两个值之中只有一个为1，则运算结果为1，否则运算结果为0）。...对不同图片的特征矩阵进行"异或运算"，结果中的1越少，就是越相似的图片。 （完）
导语: 本文从从图片的dhash，ahash，phash，颜色分布向量到基于语义的sift，surf，gist特征，构建一套分层相似图片检测系统。...本文致力于零基础单机快速搭建一个可用的相似图片识别系统。 1 背景 相似图片检测的定义是人眼看起来像，比如下面的俩图。...不管了，先把相似图片识别出来 2 检测的原理 图片相似检测无非是提取图片某个维度的特征，根据算法两两计算相似度。（基于机器学习，深度学习的方法则会先构建一个模型，然后将新样本特征输入模型即可。）...局部敏感hash的特点是:原始数据相似的情况下，生成的hash值也会尽可能的保持相似。从图片dhash，ahash，phash的算法过程可以认为它们就是一种局部敏感哈希。所以可以用来检测相似。...这个时候需要对向量元素归一化，使得相似图片的大部分gist特征相同。
作者： 阮一峰 日期： 2013年3月31日 二年前，我写了《相似图片搜索的原理》，介绍了一种最简单的实现方法。...一、颜色分布法 每张图片都可以生成颜色分布的直方图（color histogram）。如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。...这个向量就是这张图片的特征值或者叫"指纹"。 于是，寻找相似图片就变成了找出与其最相似的向量。这可以用皮尔逊相关系数或者余弦相似度算出。...二、内容特征法 除了颜色构成，还可以从比较图片内容的相似性入手。 首先，将原图转成一张较小的灰度图片，假定为50x50像素。然后，确定一个阈值，将灰度图片转成黑白图片。...对不同图片的特征矩阵进行"异或运算"，结果中的1越少，就是越相似的图片。 （完）
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。...（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） ?...从上述例子也可以看出，用不同的方法最后的相似度数值不同，因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。
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:
通过这篇文章搞清楚了“感知哈希算法”的基本原理， 《三种基于感知哈希算法的相似图像检索技术》，发现原理很简单，很适合我等粗人，呵呵，于是在java下实现了这个算法的代码 ： java实现 package...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...，数组长度必须一致否则抛出异常 * @param f1 * @param f2 * @return 返回相似度(0.0~1.0) */ private static...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
字体效果查看 思路设计 通过观察目标网页中字符图片的链接，很容易发现每个字符图片的直链是由两部分组成。...固定链接 图片文件编号 其中固定连接为https://image.xiezixiansheng.com/users/2010/700/unzip/579767/, 图片文件为xxxxx.png@50q...，如果去掉@50q，获取到的图片就是透明背景的不然就是白色背景。...说了这么多，既然图片链接这么简单，所以我是想暴力遍历，搜索图片，判断链接状态码，然后下载图片。...共爬取",total,"张图片！")
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
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。...它包含三个共享权重的CNN网络，分别处理anchor、 positive和negative样本，其中positive样本与anchor相似与negative样本则不相似。...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
之前介绍了通过Hash进行图片相似度识别的一系列算法，本次接着来介绍另一种非常常用的衡量两幅图片相似度的指标——SSIM。...1 SSIM算法 SSIM（structural similarity）是一种用来衡量图片相似度的指标，也可用来判断图片压缩后的质量。...SSIM计算时需要保证图片大小相同，并且根据上述算法原理得知，要基于灰度进行计算，因此对图片进行灰度化处理。 STEP 2：加窗。...完整代码： 借鉴网上代码并用以下两张图片为例： ? （image1） ?
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