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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:

    TYPE ASCII HTML
    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)=(n1)!nN\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N 是通过欧拉积分

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

    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 06Mon 13Mon 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yesno
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

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    1. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
  • ”在数据挖掘和数据分析中,经常会遇到需要知道个体数据间差异的大小,进而需要得到个体数据间的相似度,最常见的就是电商平台中对于物品的推荐以及内容平台中对于信息的推送等等。相似度就是两个item...

    “古之善为士者,微妙玄通,深不可识。

    夫唯不可识。

    故强为之容:豫兮,若冬涉川;犹兮,若畏四邻;俨兮,其若客;涣兮,若冰之将释;孰兮,其若朴;旷兮,其若谷;浑兮,其若浊。

    孰能浊以止,静之徐清?

    孰能安以久,动之徐生?”

    在数据挖掘和数据分析中,经常会遇到需要知道个体数据间差异的大小,进而需要得到个体数据间的相似度,最常见的就是电商平台中对于物品的推荐以及内容平台中对于信息的推送等等。

    相似度就是两个item之间的相似性,一般就是计算两个item的特征之间的距离,距离越大,相似度越小;距离越小,相似度越大;也可以两个向量间的夹角来表示,夹角越大,相似度越小;夹角越小,相似度越大;

    常用的有以下四种方法:

    欧几里得距离(Eucledian Distance)或称 欧氏距离

    余弦相似度 (Cosine Similarity)

    杰卡德相似系数(Jaccard Similarity coefficient)

    皮尔逊相关系数(Pearson correlation)

    欧几里得距离 or 欧氏距离

    两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:

    5e49160735ae

    EuclideanDistance.png

    python代码常用的有两种,一种使用numpay,一种使用scipy:

    import numpy as np

    x=np.random.random(8)

    y=np.random.random(8)

    d1=np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))

    d1

    输出:

    1.1282380087788222

    from scipy.spatial.distance import pdist

    z=np.vstack([x,y])

    d2=pdist(z)

    d2

    输出:

    array([ 1.12823801])

    余弦相似度 (Cosine Similarity)

    也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。余弦取值范围为[-1,1]。求得两个向量的夹角,并得出夹角对应的余弦值,此余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小,趋近于0度,余弦值越接近于1,它们的方向更加吻合,则越相似。当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。当余弦值为0时,两向量正交,夹角为90度。因此可以看出,余弦相似度与向量的幅值无关,只与向量的方向相关。

    两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦:

    5e49160735ae

    CosineSimilarity.png

    d3=np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))

    d3

    输出:

    0.70543665237781283

    z=np.vstack([x,y])

    d4=1-pdist(z,'cosine')

    d4

    输出:

    array([ 0.70543665])

    杰卡德相似系数(Jaccard Similarity coefficient)

    杰卡德相似系数

    5e49160735ae

    JaccardSimilarity01.png

    两个集合A和B的交集元素在A,B的并集中所占的比例,称为两个集合的杰卡德相似系数,用符号J(A,B)表示。杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度一种指标。

    杰卡德距离

    5e49160735ae

    JaccardSimilarity02.png

    与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离(Jaccard distance)。杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。

    杰卡德相似系数代码实现:

    import numpy as np

    from scipy.spatial.distance import pdist

    x=np.random.random(8)>0.5

    y=np.random.random(8)>0.5

    x=np.asarray(x,np.int32)

    y=np.asarray(y,np.int32)

    #方法一:根据公式求解

    up=np.double(np.bitwise_and((x != y),np.bitwise_or(x != 0, y != 0)).sum())

    down=np.double(np.bitwise_or(x != 0, y != 0).sum())

    d1=(up/down)

    #方法二:根据scipy库求解

    X=np.vstack([x,y])

    d2=pdist(X,'jaccard')

    皮尔逊相关系数(Pearson correlation)

    皮尔逊相关系数的定义

    5e49160735ae

    PearsonCorrelation01.png

    前面提到的余弦相似度只与向量方向有关,但它会受到向量的平移影响,在夹角余弦公式中如果将 x 平移到 x+1, 余弦值就会改变。怎样才能实现平移不变性?这就要用到皮尔逊相关系数(Pearson correlation),有时候也直接叫相关系数。

    如果将夹角余弦公式写成:

    5e49160735ae

    PearsonCorrelation02.gif

    表示向量x和向量y之间的夹角余弦,则皮尔逊相关系数则可表示为:

    5e49160735ae

    PearsonCorrelation03.gif

    皮尔逊相关系数具有平移不变性和尺度不变性,计算出了两个向量(维度)的相关性。

    import numpy as np

    x=np.random.random(8)

    y=np.random.random(8)

    #方法一:根据公式求解

    x_=x-np.mean(x)

    y_=y-np.mean(y)

    d1=np.dot(x_,y_)/(np.linalg.norm(x_)*np.linalg.norm(y_))

    #方法二:根据numpy库求解

    X=np.vstack([x,y])

    d2=np.corrcoef(X)[0][1]

    相关系数是衡量随机变量X与Y相关程度的一种方法,相关系数的取值范围是[-1,1]。相关系数的绝对值越大,则表明X与Y相关度越高。当X与Y线性相关时,相关系数取值为1(正线性相关)或-1(负线性相关)。

    老子《道德经》第十五章,老子故里,中国鹿邑。 ↩

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  • 计算两张图片的相似度直方图距离1.方法描述: 按照某种距离度量的标准对两幅图像的直方图进行相似度的测量。 2.图像直方图丰富的图像细节信息,反映了图像像素点的概率分布情况,统计每一个像素点强度值具有的像素个...

    ab689833db32d1e51a493f4adae699e9.png

    计算两张图片的相似度

    直方图距离

    1.方法描述:

    按照某种距离度量的标准对两幅图像的直方图进行相似度的测量。

    2.图像直方图丰富的图像细节信息,反映了图像像素点的概率分布情况,统计每一个像素点强度值具有的像素个数。

    3.优点:计算量比较小。

    4.缺点: 直方图反应的是图像灰度值得概率分布,并没有图像的空间位置信息在里面,因此,会出现误判;比如纹理结构相同,但明暗不同的图像,应该相似度很高,但实际结果是相似度很低,而纹理结构不同,但明暗相近的图像,相似度却很高。

    计算步骤:

    1.将图片resize,得到相同大小的图片

    2.将图片灰度,灰度后图片的像素在[0-255]之间

    3.计算图片的直方图数据,统计相同像素点的概率分布

    4.根据相关性计算公式,计算两个图片直方图的相关性。

    import cv2
    class HistogramComp(object):
        def __init__(self,w,h,histSize):
            #512,512,cv2.INTER_NEAREST,256,cv2.HISTCMP_CORREL
            self.h = h
            self.w = w
            self.HistSize = histSize
        def run(self,imgx,imgy):
            #only calc grey.重置图像大小
            imgx = cv2.resize(imgx, (self.w, self.h), interpolation=self.rsz)
            greyx = cv2.cvtColor(imgx, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#灰度图
            histx = cv2.calcHist([greyx], [0], None, [self.HistSize], [0.0, 256.0])#获取图像直方图数据
            imgy = cv2.resize(imgy, (self.w, self.h), interpolation=self.rsz)
            greyy = cv2.cvtColor(imgy, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
            histy = cv2.calcHist([greyy], [0], None, [self.HistSize], [0.0, 256.0])
            res = cv2.compareHist(histx, histy, self.method)
            #opencv中的compareHist函数是用来计算两个直方图相似度,计算的度量方法有4个,分别为Correlation ( CV_COMP_CORREL )相关性,Chi-Square ( CV_COMP_CHISQR ) 卡方,Intersection ( method=CV_COMP_INTERSECT )交集法,Bhattacharyya distance ( CV_COMP_BHATTACHARYYA )常态分布比对的Bhattacharyya距离法。
            #compareHist函数返回一个数值,相关性方法范围为0到1,1为最好匹配,卡方法和Bhattacharyya距离法是值为0最好,而交集法为值越大越好。
            return res
    展开全文
  • /** * Android图片对比(像素精准对比),速度较慢建议用多线程获取 * @author xupp * @createData 2013-7-18 */ import java.text.DecimalFormat; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics....
    package com.example.gameai.ui;
    
    import  java.text.DecimalFormat;
    
    import  android.R.integer;
    import android.content.res.Resources;
    import  android.graphics.Bitmap;
    import  android.graphics.BitmapFactory;
    import android.util.Log;
    
    import com.example.gameai.R;
    
    /**
     * Android图片对比(像素精准对比),速度较慢建议用多线程获取
     * @author xupp
     * @createData 2013-7-18
     */
    
    import java.text.DecimalFormat;
    
    import android.graphics.Bitmap;
    import android.graphics.BitmapFactory;
    
    public class PictureContrast
    {
        private static final String DIFFERENT_SIZE = "differentSize";
        private static final String RESULT_FORMAT = "00.0%";
    
        public static String similarity(Resources resources) {
            Bitmap bm1 = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.ew);
            Bitmap bm2 = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.ww);
            return similarity(bm1, bm2);
        }
    
        public static String similarity(Bitmap bm1, Bitmap bm2) {
            final int bm1Width = bm1.getWidth();
            final int bm2Width = bm2.getWidth();
            final int bmHeight = bm1.getHeight();
            int[] pixels1 = new int[bm1Width];
            int[] pixels2 = new int[bm2Width];
    
            if (bmHeight != bm2.getHeight() || bm1Width != bm2Width){
                return DIFFERENT_SIZE;
            }
    
            Log.i("1", "s: "+bm1);
    
            reset();
            for (int i = 0; i < bmHeight; i++) {
                bm1.getPixels(pixels1, 0, bm1Width, 0, i, bm1Width, 1);
                bm2.getPixels(pixels2, 0, bm2Width, 0, i, bm2Width, 1);
    
    
                comparePixels(pixels1, pixels2, bm1Width);
            }
    
            return percent(Count.sT, Count.sF + Count.sT);
        }
    
        private static void comparePixels(int[] pixels1, int[] pixels2, int length) {
            for (int i = 0; i < length; i++) {
                if (pixels1[i] == pixels2[i]) {
                    Count.sT++;
                } else {
                    Count.sF++;
                }
            }
        }
    
        private static String percent(int divisor, int dividend) {
            final double value = divisor * 1.0 / dividend;
            DecimalFormat df = new DecimalFormat(RESULT_FORMAT);
            Log.i("1", "!!!!!!!!!!: "+df.format(value));
            return df.format(value);
        }
    
        private static void reset() {
            Count.sT = 0;
            Count.sF = 0;
        }
    
    
    
        private static class Count {
            private static int sT;
            private static int sF;
        }
    }

     

    展开全文
  • ‘+str(score)+‘,同一个人‘ else: return ‘照片相似度:‘+str(score)+‘,不是同一个人‘ if __name__ == ‘__main__‘: file1path = ‘d:/ym1.jpg‘ file2path = ‘d:/ym2.jpg‘ res = img(file1path,file2path)...
  • 在上一篇中,讲到相似度的算法,系统实现了:LevenshteinDistance,SpacySimilarity,JaccardSimilarity。这里详细讲解具体的算法。水中的鱼:ChatterBot代码解读-获取对话​zhuanlan.zhihu.com一.Levenshtein...
  • 按像素比较,n越小相似度越高;2.矩阵相减,用来判断两个图是不是完全一样;hashlib.md5判断两个图是否完全一样哈希算法:1.感知哈希算法;2.均值哈希算法;3.差值哈希算法灰度直方图:1.单通道直方图;2. 三通道直方...
  • python 判断图片相似度一个十分简单的示例http://www.thinksaas.cn/topics/0/399/399804.htmlpython判断图片相似度一个十分简单的示例,只是个例子,精度可能不是很高。主要介绍一下原理:先将图片转为12x12像素的灰度...
  • 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 ...
  • 前言在之前的分享中,我们已经学会了简书和知乎小姐姐的爬虫。今天罗罗攀把魔爪伸向了微博网红们,我们找找谁是最美网红。...里面收集了近段时间的热门网红微博。这个网页简单,我们直接使用lxml库来解析即可...
  • 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....
  • 这家油条店可是把今日头条从里到外模仿的透透的,无论是logo、配色还是标语都有着极高的相似度,远看还真让人以为是今日头条开了家油条店呢。我们看着都眼熟,计算机就更看不下去了!文摘菌把两家的logo放到一个图片...
  • java版两图对比相似度

    2016-07-08 18:04:00
     System.out.println("两张图片的相似度为:"+percent+"%");  }  public static int[] getData(String name)throws Exception{  BufferedImage img = ImageIO.read(new File(name));  ...
  • 在上一篇中实现了基于人脸识别提取人物片段的功能,但是在实践过程中发现,如果是一部电影,...本菜鸟也尝试过用opencv识别出图像,通过图像指纹计算出相似度,抑或通过图片向量的余弦相似度计算,奈何实现复杂,...
  • 在上一篇中实现了基于人脸识别提取人物片段的功能,但是在实践过程中发现,如果是一部电影,...本菜鸟也尝试过用opencv识别出图像,通过图像指纹计算出相似度,抑或通过图片向量的余弦相似度计算,奈何实现复杂,...
  • 这家油条店可是把今日头条从里到外模仿的透透的,无论是logo、配色还是标语都有着极高的相似度,远看还真让人以为是今日头条开了家油条店呢。我们看着都眼熟,计算机就更看不下去了!文摘菌把两家的logo放到一个图片...
  • ​ 在很多任务中,获取的数据是一种时序数据,而最常见的任务就是分析两个时间序列的相似性,例如语音的孤立词语音识别,时序动作分类,轨迹相似度分析等领域.2.DTW原理的一些细节(个人见解)一维变多维度(也可以使用DB...
  • 计算相似度 xl1=getFaceEncoding(imgSrc1) xl2=getFaceEncoding(imgSrc7) #人脸对比,tolerance相似度阈值 match_results = face_recognition.compare_faces([xl1], xl2, tolerance=0.7) 完整代码 import cv2 import...
  • 本课前期准备:利用《推荐|Python 爬虫系列教程一爬取批量百度图片》爬取某明星的一些照片,比如我就觉得童瑶与章子怡长得太像,很难辨别,想各爬取她俩10张照片,看看《人工智能|Python调用百度人脸对比检测体验》...
  • 本文实例讲述了Python比较两个图片相似度的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:这段代码实用pil...附件提供完整测试代码和对比用的图片。#!/usr/bin/python# Filename: histsimilar.py# -*- coding: utf-...
  • 文末可以领取编程资料前言在有一些电影里面,特别是科幻高科技电影里面经常出现的一幕,获得某人的照片然后进行各种数据对比,然后找出这个人的个人信息:姓名、年龄、性别、工作等等。理论上:你可以建立一个你感...
  • 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....
  • 易语言相似度对比源码,相似度对比,模糊对比
  • 人脸相似度对比

    2018-09-09 11:28:49
    人脸对比,两张本地图片的对比,返回两张图片中人脸的相似度
  • 对比两个图的相似度

    2020-05-25 22:18:16
    方法一:weisfeiler-lehman算法:粗略来说就是,...方法二:gragh walk:利用在图中游走生成序列,之后使用cbow或者skip gram,进行类似word2vec那样的操作,将每个节点嵌入到低维度特征空间,之后对比相似度。 ...
  • 对比数组相似度

    千次阅读 2013-03-14 23:09:15
    在日常程序中可能会出现对比两个数组相识程度,我这里是看到一些资料后根据lire程序提取的计算两个数组相识度的算法 tanimoto 度量两个集合之间的相似程度的方法。 A=[1,2,3,4] B=[1,2,5] C = A & B = ...
  • python 对比图片相似度

    2016-07-06 15:06:00
    那么目前先从最简单的截图对比来看。我这里分享下python的图片相似度的代码。目前我自己工作中全部是使用python的PIL库,绝对很赞! #sudo pip install PIL def pil_image_similarity(filepath1, filepath...
  • java文本相似度对比

    2019-01-14 15:05:07
    使用java调用HanLP分词器实现两个文本相似度对比,可以很快对比出百分率(1=100%)

空空如也

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对比相似度