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  • 图像对比相似度比较

    2016-09-01 10:45:37
    图像对比相似度比较
  • 图像采用直方图compare()对比相似度 #图像采用直方图compare()对比相似度 样式,下面展示同样高亮的 代码片. import cv2 as cv import cv2 import numpy as np import time from matplotlib import pyplot as plt ...

    图像采用直方图compare()对比相似度
    #图像采用直方图compare()对比相似度

    样式,下面展示同样高亮的 代码片.
    import cv2 as cv
    import cv2
    import numpy as np
    import time
    from matplotlib import pyplot as plt

    def threshold(image):

    gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)

    ret , binary = cv.threshold(gray,93,255,cv.THRESH_BINARY_INV)#二值化

    kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (3, 3)) #构造腐蚀核

    img_erode = cv2.erode(binary, kernel)

    img_dilate = cv2.dilate(img_erode, kernel)

    #cv.imshow(“形态学处理”, img_dilate)

    x, y, w, h = cv2.boundingRect(img_dilate) #得到点集的最小外包矩形

    hmax = int(h/3)

    hmin = int(h/1.8)

    print(“x=%s,y=%s ,w=%s,h=%S”, x, y, w, h)

    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 1) #画出所得到的区域

    cv2.rectangle(image, (x, y+hmax), (x + w, y + hmin), (255, 0, 0), 1) #画出所得到的区域

    part = image[y:y+h,x:x+w]

    cv.imshow(“thresh”,binary)

    cv.imshow(“part”,image)

    #THRESH_TRUNC
    #通过鼠标获得图像点在图片上的位置
    def getpos(event,x,y,flags,param):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
    print(“HSV is %d and%x”, y, x)

    #采用自定义直方图比较,考虑三个通道
    def create_rgb_hist(image):
    #"""“创建 RGB 三通道直方图(直方图矩阵)”""
    h, w, c = image.shape
    # 创建一个(161616,1)的初始矩阵,作为直方图矩阵
    # 161616的意思为三通道每通道有16个bins
    rgbhist = np.zeros([16 * 16 * 16, 1], np.float32)
    bsize = 256 / 16
    for row in range(h):
    for col in range(w):
    b = image[row, col, 0]
    g = image[row, col, 1]
    r = image[row, col, 2]
    # 人为构建直方图矩阵的索引,该索引是通过每一个像素点的三通道值进行构建
    index = int(b / bsize) * 16 * 16 + int(g / bsize) * 16 + int(r / bsize)
    # 该处形成的矩阵即为直方图矩阵
    rgbhist[int(index), 0] += 1
    plt.ylim([0, 10000])
    plt.grid(color=‘r’, linestyle=’–’, linewidth=0.5, alpha=0.3)
    return rgbhist

    def hist_compare(image1, image2):
    #""“直方图比较函数”""
    #创建第一幅图的rgb三通道直方图(直方图矩阵)
    hist1 = create_rgb_hist(image1)
    #创建第二幅图的rgb三通道直方图(直方图矩阵)
    hist2 = create_rgb_hist(image2)
    # 进行三种方式的直方图比较
    match1 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
    match2 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CORREL)
    match3 = cv.compareHist(hist1, hist2, cv.HISTCMP_CHISQR)
    print(“巴氏距离:%s, 相关性:%s, 卡方:%s” %(match1, match2, match3))

    img_org = cv.imread(“C:/Users/asus/Desktop/tujiao.jpg”)
    src = cv.cvtColor(img_org, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    cv2.imshow(“imageHSV”, img_org)
    cv2.setMouseCallback(“imageHSV”, getpos)
    roi1 = src[128:210, 395:444]
    roi2 = src[128:210, 395:444]
    cv.imshow(“roi1”, roi1)
    cv.imshow(“roi2”, roi2)
    #获得直方图,只考虑了单一通道
    hist1 = cv2.calcHist([roi1], [0], None, [256], [0, 256])
    hist2 = cv2.calcHist([roi1], 1, None, [256], [0, 256])
    hist3 = cv2.calcHist([roi2], [0], None, [256], [0, 256])
    hist4 = cv2.calcHist([roi2], 1, None, [256], [0, 256])

    plt.subplot(2, 1, 1)

    plt.plot(hist1)

    plt.subplot(2, 1, 2)

    plt.plot(hist3)

    retval1 = cv2.compareHist(hist1, hist3, cv.HISTCMP_CORREL)
    print(“retval1: {}%s”, retval1)
    hist_compare(roi2,roi1)
    print(“12132324”,1,2)
    plt.subplot(2, 1, 1)
    plt.plot(hist1)
    plt.subplot(2, 1, 2)
    plt.plot(hist3)
    plt.show()
    #直方图对比

    cv.waitKey(9)
    #dim = (int(img_org.shape1*100/200), int(img_org.shape[0]*100/200))
    #img_org = cv2.resize(img_org, dim, interpolation=cv2.INTER_AREA)

    h, w = img_org.shape[:2]

    t1 = time.monotonic()

    print(img_org.shape)

    #t2 = time.monotonic()

    print("%s",t2-t1)

    cv. waitKey(0)

    #可通过点击图片获得图片的HSV和BRR图

    img = cv2.imread(“C:/Users/asus/Desktop/tujiao.jpg”)

    # 缩小图像10倍(因为我的图片太大,所以要缩小10倍方便显示)

    height, width = img.shape[:2]

    # size = (int(width ), int(height )) # bgr

    # img = cv2.resize(img, size, interpolation=cv2.INTER_AREA)

    #BGR转化为HSV

    HSV=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

    #鼠标点击响应事件

    def getposHsv(event, x,y,flags,param):

    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

    print(“HSV is”,HSV[y,x])

    def getposBgr(event,x,y,flags,param):

    if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:

    print(“Bgr is”,img[y,x])

    cv2.imshow(“imageHSV”,HSV)

    cv2.imshow(‘image’,img)

    cv2.setMouseCallback(“imageHSV”,getposHsv)

    cv2.setMouseCallback(“image”,getposBgr)

    cv2.waitKey(0)

    生成一个适合你的列表

    • 项目
      • 项目
        • 项目
    1. 项目1
    2. 项目2
    3. 项目3
    • 计划任务
    • 完成任务

    创建一个表格

    一个简单的表格是这么创建的:

    项目Value
    电脑$1600
    手机$12
    导管$1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列第二列第三列
    第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPEASCIIHTML
    Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
    Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
    Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to- HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。1

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

    Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

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    如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • 多个文本对比相似度分析

    千次阅读 2018-11-19 16:08:12
    对比出的相似度生成excel表格并保存 这块参考( https://blog.csdn.net/qq_38839677/article/details/82151646 ) xls=xlwt.Workbook() sht1=xls.add_sheet('sheet1') file_studentname=[] for studentname in ...

    该程序中和了多个网上的小程序,下面的介绍中会一一标明出处。
    程序会用到多个python包,主要是docx,gensim和jieba还有xlwt,没有的话,通过pip安装
    要注意安装docx包是pip install python-docx,不是docx。
    导入包

    import os
    import numpy as np
    import docx
    import jieba
    import re
    import xlwt
    from gensim import corpora,models,similarities
    

    1,把文件夹的所有目标docx文档导入一个list中

    每一篇的文档都被弄成一个元素,由于docx.paragraphs读取文档内容是一段一段读,所以要用一个循环,将文档中的每一段先合起来再写入list中。代码如下

         for para in f.paragraphs:
              text+=para.text
         text_final = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\')]+|[+——()?【】“”!,。?、:~@#¥%……&*();]+","",text)#用正则表达式去除目标文档中的文本中的标点符号
         s.append(text)#储存在s的列表中
    

    文本导入list总的代码如下

    path = "D:/QQFile/sx1" #文件夹目录
    files= os.listdir(path) #得到文件夹下的所有文件名称
    s=[]
    doc_test=''
    for file in files:
         f = docx.Document(path+"/"+file); #打开文件
         text=''
         for para in f.paragraphs:
              text+=para.text
         text_final = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\')]+|[+——()?【】“”!,。?、:~@#¥%……&*();]+","",text)#用正则表达式去除目标文档中的文本中的标点符号
         s.append(text_final)#储存在s的列表中
    

    注解 1,为什么要循环设置text=’'空集,不是在循环外,因为这样每次循环才只会加载一篇文档的内容,循环一次即为清空text内容,加载文本,再循环,清空,再加载。要不然设置在循环外,就每次循环,都会把前面一次循环的得出的文本内容一起导入。
    2,os读取文件夹中的所有文档名称,不是按照文件顺序读的,是会重新生成顺序。

    同样的,把要对比的文档即检测文档也加载到另外一个list中

    test=docx.Document('C:/Users/Administrator/Desktop/张绮雯.docx')
    for test_para in test.paragraphs:
         doc_test+=test_para.text
    doc_test_final=re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\')]+|[+——()?【】“”!,。?、:~@#¥%……&*();]+","",doc_test)#用正则表达式去除想对比文档中的文本中的标点符号
    
    

    将目标文档和检测文档都进行分词,分别存入all_doc_list和doc_test_list中

    all_doc_list=[]
    for doc in s:
         doc_list=[word for word in jieba.cut(doc)]
         all_doc_list.append(doc_list)#将目标文档用jieba分词,并储存在all_doc_list中
    doc_test_list = [word for word in jieba.cut(doc_test_final)]#将要对比的文档用jieba分词,并储存在doc_test_list中
    

    制作语料库

    首先用dictionary方法获取词袋(bag-of-words),在这其中,词袋会对所有词进行编号,并且与次之间斗个对应的关系。

    dictionary = corpora.Dictionary(all_doc_list)
    

    以下使用doc2bow制作语料库,生产的语料库是一组向量,向量中的元素是一个二元组(编号、频次数),对应分词后的文档中的每一个词。

    corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list]
    

    以下用同样的方法,把测试文档也转换为二元组的向量

    doc_test_vec = dictionary.doc2bow(doc_test_list)
    

    相似度分析

    这块参考(https://blog.csdn.net/xiexf189/article/details/79092629)
    使用TF-IDF模型对语料库建模

    tfidf = models.TfidfModel(corpus)
    

    获取测试文档中,每个词的TF-IDF值

    tfidf[doc_test_vec]
    

    对每个目标文档,分析测试文档的相似度

    index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))
    sim = index[tfidf[doc_test_vec]]
    

    根据相似度排序(这行代码在这次的实际程序中并没有用到,因为要编入excel表中,就不需要排序了)

    sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])#正序排列,最大在前。
    

    将对比出的相似度生成excel表格并保存

    这块参考(https://blog.csdn.net/qq_38839677/article/details/82151646)

    xls=xlwt.Workbook()
    sht1=xls.add_sheet('sheet1')
    file_studentname=[]
    for studentname in files:
         studentnames=re.sub(".docx","",studentname)
         file_studentname.append(studentnames)
    for i,filename,_similarities in zip(np.arange(len(files)),file_studentname,sim):
         sht1.write(int(i),0,filename)
         sht1.write(int(i),1,str(_similarities))#这里要把i变成整形还有_similarities变成字符串
    xls.save('/Users/Administrator/Desktop/相似度.xls')
    

    sht1.write(int(i),1,str(_similarities))
    这里为什么要把i变成整形还有_similarities变成字符串,因为那个生成出的sim是个数组,添加不进表格,所以要转换成str,不能转换成int整形,因为这样相似度就要么是0 要么是1了。i要变成整形,是因为从arange出来是一个字符串数字,但那里要表示的是表格中的坐标,所以要是数字,所以转换成整形数。

    另外,for i,filename,_similarities in zip(np.arange(len(files)),file_studentname,sim)
    这句循环也让我知道同时进行多步循环可以用zip函数,但记住,zip中的参数一定得是list,因为这样才能生成列表,这样才可以循环迭代。参看这个(https://blog.csdn.net/Gsdxiaohei/article/details/81701957)

    在for i,filename,_similarities in zip(np.arange(len(files)),file_studentname,sim)中,第一个要加np.arange(),这样才能生成列表。
    生成列表有两种方法
    上下两个结果一样

    for n in range(1,10):
        print(n)
    print(list(range(1,10)))
    

    结果:
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    也可以换一种方法:

    import numpy as np
    a=np.arange(1,10)
    print(a)
    

    结果为:
    [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    两种结果里面的数都是整形。

    总代码如下

    import os
    import numpy as np
    import docx
    import jieba
    import re
    import xlwt
    from gensim import corpora,models,similarities
    path = "D:/QQFile/sx1"
    files= os.listdir(path)
    s=[]
    doc_test=''
    for file in files:
         f = docx.Document(path+"/"+file)
         text=''
         for para in f.paragraphs:
              text+=para.text
         text_final = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\')]+|[+——()?【】“”!,。?、:~@#¥%……&*();]+","",text)
         s.append(text_final)
    test=docx.Document('C:/Users/Administrator/Desktop/张绮雯.docx')
    for test_para in test.paragraphs:
         doc_test+=test_para.text
    doc_test_final=re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\')]+|[+——()?【】“”!,。?、:~@#¥%……&*();]+","",doc_test)
    all_doc_list=[]
    for doc in s:
         doc_list=[word for word in jieba.cut(doc)]
         all_doc_list.append(doc_list)
    doc_test_list = [word for word in jieba.cut(doc_test_final)]
    
    dictionary = corpora.Dictionary(all_doc_list)
    corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list]
    doc_test_vec = dictionary.doc2bow(doc_test_list)
    tfidf = models.TfidfModel(corpus)
    tfidf[doc_test_vec]
    index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))
    sim = index[tfidf[doc_test_vec]]
    #sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])
    xls=xlwt.Workbook()
    sht1=xls.add_sheet('sheet1')
    file_studentname=[]
    for studentname in files:
         studentnames=re.sub(".docx","",studentname)
         file_studentname.append(studentnames)
    for i,filename,_similarities in zip(np.arange(len(files)),file_studentname,sim):
         sht1.write(int(i),0,filename)
         sht1.write(int(i),1,str(_similarities))
    xls.save('/Users/Administrator/Desktop/相似度.xls')
    

    运行结果如下:
    代码结果

    展开全文
  • 两个源文件11.html和test.html 基本是一样的,现在需要匹配相似度的百分比,并且引入Simple_html_dom.php文件进行去标签处理,代码如下: <?php include 'Simple_html_dom.php';$str = file_get_contents("11....

    两个源文件11.html和test.html 基本是一样的,现在需要匹配相似度的百分比,并且引入Simple_html_dom.php文件进行去标签处理,代码如下:

    <?php

    include 'Simple_html_dom.php';
    $str = file_get_contents("11.html");
    $html = file_get_contents("test.html");
    //第一个模板
    $dom = str_get_html($html);
    //第二个模板
    $dom2 = str_get_html($str);

    //去标签之后对比
    similar_text($dom->plaintext,$dom2->plaintext,$c);

    //不去标签对比
    similar_text($html,$str,$d);
    echo $c;
    echo '<br/>';
    echo $d;

    执行结果如下:

    事实上没有去标签的时候,相似度反而更高,经过去标签处理,只留文字相似度反而低了,不过项目要求去标签而已。

    转载于:https://www.cnblogs.com/ayanboke/p/10075197.html

    展开全文
  • 易语言相似度对比源码,相似度对比,模糊对比
  • 对比图片相似度

    2020-07-13 14:50:23
    对比图片相似度 今天的这个小demo是用于两张图片的对比 假设公司让你出一个人脸识别的功能大家有什么好的想法吗? 而我今天分享的就是解决这个问题的一个思路 二话不说上代码 `import java.awt.image....

    对比图片相似度

    • 今天的这个小demo是用于两张图片的对比
    • 假设公司让你出一个人脸识别的功能大家有什么好的想法吗?
    • 而我今天分享的就是解决这个问题的一个思路
    • 二话不说上代码
    import java.awt.image.BufferedImage;
    import java.io.File;
    import javax.imageio.ImageIO;
    
    
    	@service("BMPLoader")
        public class BMPLoader {
         // 改变成二进制码
         public static String[][] getPX(String args) {
    
    
         int[] rgb = new int[3];
    
         File file = new File(args);
         BufferedImage bi = null;
         try {
             bi = ImageIO.read(file);
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
         }
    
         int width = bi.getWidth();
         int height = bi.getHeight();
         int minx = bi.getMinX();
         int miny = bi.getMinY();
         String[][] list = new String[width][height];
         for (int i = minx; i < width; i++) {
             for (int j = miny; j < height; j++) {
                 int pixel = bi.getRGB(i, j);
                 rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
                 rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
                 rgb[2] = (pixel & 0xff);
                 list[i][j] = rgb[0] + "," + rgb[1] + "," + rgb[2];
    
             }
         }
         return list;
    
         
    
    
        }
    
        public static void compareImage(String imgPath1, String imgPath2){
    
    
         String[] images = {imgPath1, imgPath2};
         if (images.length == 0) {
             System.out.println("Usage >java BMPLoader ImageFile.bmp");
             System.exit(0);
         }
    
         // 分析图片相似度 begin
         String[][] list1 = getPX(images[0]);
         String[][] list2 = getPX(images[1]);
         int xiangsi = 0;
         int busi = 0;
         int i = 0, j = 0;
         for (String[] strings : list1) {
             if ((i + 1) == list1.length) {
                 continue;
             }
             for (int m=0; m<strings.length; m++) {
                 try {
                     String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");
                     String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");
                     int k = 0;
                     for (int n=0; n<value2.length; n++) {
                         if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 5) {
                             xiangsi++;
                         } else {
                             busi++;
                         }
                     }
                 } catch (RuntimeException e) {
                     continue;
                 }
                 j++;
             }
             i++;
         }
    
         list1 = getPX(images[1]);
         list2 = getPX(images[0]);
         i = 0;
         j = 0;
         for (String[] strings : list1) {
             if ((i + 1) == list1.length) {
                 continue;
             }
             for (int m=0; m<strings.length; m++) {
                 try {
                     String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");
                     String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");
                     int k = 0;
                     for (int n=0; n<value2.length; n++) {
                         if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 5) {
                             xiangsi++;
                         } else {
                             busi++;
                         }
                     }
                 } catch (RuntimeException e) {
                     continue;
                 }
                 j++;
             }
             i++;
         }
         String baifen = "";
         try {
             baifen = ((Double.parseDouble(xiangsi + "") / Double.parseDouble((busi + xiangsi) + "")) + "");
             baifen = baifen.substring(baifen.indexOf(".") + 1, baifen.indexOf(".") + 3);
         } catch (Exception e) {
             baifen = "0";
         }
         if (baifen.length() <= 0) {
             baifen = "0";
         }
         if(busi == 0){
             baifen="100";
         }
    //这里咱们可以把生成的参数返回给service层->controller层
         System.out.println("相似像素数量:" + xiangsi + " 不相似像素数量:" + busi + " 相似率:" + Integer.parseInt(baifen) + "%");
        }
    }
    
    • 一个类完美解决
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空空如也

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对比相似度