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python 图片分析_python分析问题步骤Python比较两个图片相似度的方法
2020-12-19 23:59:24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...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-8 -*-impor...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模块比较两个图片的相似度,根据实际实用,代码虽短但效果不错,还是非常靠谱的,前提是图片要大一些,太小的图片不好比较。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-8 -*-
import Image
def make_regalur_image(img, size = (256, 256)):
return img.resize(size).convert('RGB')
def split_image(img, part_size = (64, 64)):
w, h = img.size
pw, ph = part_size
assert w % pw == h % ph == 0
return [img.crop((i, j, i+pw, j+ph)).copy() \
for i in xrange(0, w, pw) \
for j in xrange(0, h, ph)]
def hist_similar(lh, rh):
assert len(lh) == len(rh)
return sum(1 - (0 if l == r else float(abs(l - r))/max(l, r)) for l, r in zip(lh, rh))/len(lh)
def calc_similar(li, ri):
# return hist_similar(li.histogram(), ri.histogram())
return sum(hist_similar(l.histogram(), r.histogram()) for l, r in zip(split_image(li), split_image(ri))) / 16.0
def calc_similar_by_path(lf, rf):
li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf))
return calc_similar(li, ri)
def make_doc_data(lf, rf):
li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf))
li.save(lf + '_regalur.png')
ri.save(rf + '_regalur.png')
fd = open('stat.csv', 'w')
fd.write('\n'.join(l + ',' + r for l, r in zip(map(str, li.histogram()), map(str, ri.histogram()))))
# print >>fd, '\n'
# fd.write(','.join(map(str, ri.histogram())))
fd.close()
import ImageDraw
li = li.convert('RGB')
draw = ImageDraw.Draw(li)
for i in xrange(0, 256, 64):
draw.line((0, i, 256, i), fill = '#ff0000')
draw.line((i, 0, i, 256), fill = '#ff0000')
li.save(lf + '_lines.png')
if __name__ == '__main__':
path = r'testpic/TEST%d/%d.JPG'
for i in xrange(1, 7):
print 'test_case_%d: %.3f%%'%(i, \
calc_similar_by_path('testpic/TEST%d/%d.JPG'%(i, 1), 'testpic/TEST%d/%d.JPG'%(i, 2))*100)
# make_doc_data('test/TEST4/1.JPG', 'test/TEST4/2.JPG')
电脑技术网从python分析问题步骤Python比较两个图片相似度的方法分析来看,对python分析问题步骤Python比较两个图片相似度的方法的结果。
完整实例代码点击此处本站下载。
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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Thread和Runnable的对比分析
2019-08-05 18:19:461.java中创建线程的方式 1>继承Thread类,重写run()方法; ...方法步骤 1>定义一个类(TestThread)继承Thread; &n...1.java中创建线程的方式
1>继承Thread类,重写run()方法;2>实现Runnable接口,实例化Thread类
2.继承Thread类
实现代码new Thread(){ @Override public void run(){ while(true){ try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } }.start();
方法步骤
1>定义一个类(TestThread)继承Thread;2>重写run()方法;
3>创建多线程对象;
4>对象调用start()方法,开启一个线程
3.实现Runnable接口
实现代码new Thread(new Runnable(){ public void run(){ while(true){ try { Thread.sleep(2000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(Thread.currentThread().getName()); } } }).start();
方法步骤
1>定义一个类(如PrimeRun)实现Runnable接口,覆盖Runnable接口中的run方法;2>通过Thread类建立线程对象,将Runnable接口的子类实例对象作为实际参数传递给Thread类的构造方法;
4.两种方式的对比分析
相对于继承Thread类来说,实现Runnable接口有以下优点
1>适合多个线程处理同一资源的情况;2>可以避免java单继承带来的局限性;
3>有利于程序的健壮性,代码能被多个线程共享,实现代码和数据的独立。
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vue源码深入分析,步骤分层次解读,vue初始化render篇(包含vue双向绑定原理和新旧节点对比)
2020-12-27 11:46:57大家好,在网上看到过很多vue源码的解析,大多是copy和...首先,本人采取的是最简单的debugger调试方法,按照步骤与逻辑分层次解析vue源码,我认为这是最快、最简单、也是最有效的方法。本文使用的vue调试代码如下:大家好,在网上看到过很多vue源码的解析,大多是copy和摘抄的,少有自己的理解,所以下决心花时间整理一遍自己对vue源码的理解。我只是一个普普通通的码农,如果本文有写的不对之处,希望各路大神指正,谢谢!
vue版本:2.5.17
源代码相关链接:https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/vue/2.5.17/vue.js
首先,本人采取的是最简单的debugger调试方法,按照步骤与逻辑分层次解析vue源码,我认为这是最快、最简单、也是最有效的方法。本文使用的vue调试代码如下:
<div id="main"> <h1>count: {{times}}</h1> <p @click="cons">{{text}}</p> </div> <script src="./vue2.5.17/dist/vue.js"></script> <script> var timeId = null var vm = new Vue({ el: '#main', data: function () { return { times: 1, text: "我的" }; }, created: function () { var me = this; timeId = setInterval(function () { me.times++; }, 1000); }, methods: { cons() { console.log(6211) debugger this.text = "你的" } } });
这是一个非常简单的例子,但可以很好地帮助我们解读vue的整个运行流程。
render渲染篇
首先找到mount周期函数,查看options的值,其实就是我们使用
new Vue
创建的实例对象
下面是template的值,即即将渲染的模板(html字符串)
然后进入创建编译函数createCompileToFunctionFn
进入createCompiler
里,得到ast的值,即一个id为main的标签,内部包含三个字节点,分别是h1标签,文本标签(换行符标签),p标签
下面是code
属性的render
值
进入mountComponent
函数
主要是调用了callHook方法,实现beforeMount(加载前的)生命周期
进入callHook
方法,调用pushTarget
和popTarget
方法,完成生命周期beforeMount(此时vm的_hasHookEvent未定义,不需要绑定事件)
下面是_hasHookEvent
方法:
这里关键的一步是给当前实例vm
,绑定更新的函数_update
,然后生成watcher
实例,实现vm
和更新组件的监视,当数据改变时,即通过watcher
来通知更新。
进入watcher
函数
之后进入到get
方法,去获取数据
在pushTarget
函数里通过Dep
绑定刚才Watcher
监视数据的变化,h1
标签中的times
数据变成了1,这时通过vm
实例绑定的_update
方法。
先调用_render
方法,得到id
为main
的节点后,调用_update
方法。
之后通过__patch__
方法,
对新旧节点进行对比
主要去研究这句代码:
createChildren(vnode, children, insertedVnodeQueue);
之后销毁旧的节点,进入
函数销毁
之后原节点销毁了,被新节点取代。
经过一系列的判断,进入parseHTML
渲染的大致流程是使用indexOf寻找开头的div标签,即”<”,最后将全部标签渲染到页面上。 -
本周数据与上周对比应如何表达_互联网运营中的数据分析方法
2021-01-04 23:16:311.细分分析细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。细分方法可以分为两类,一类逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。细分用于解决...在大数据分析和产品、运营优化方面,大数据分析方法是其核心,那么如何做好数据分析呢,今天我们来讲讲互联网运营中的数据分析方法。
1.细分分析
细分分析是分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。
细分方法可以分为两类,一类逐步分析,比如:来北京市的访客可分为朝阳,海淀等区;另一类是维度交叉,如:来自付费SEM的新访客。细分用于解决所有问题。比如漏斗转化,实际上就是把转化过程按照步骤进行细分,流量渠道的分析和评估也需要大量用到细分的方法。
2.对比分析
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较,从数量上展示和说明研究对象的规模大小,水平高低,速度快慢等相对数值,通过相同维度下的指标对比,可以发现,找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括:时间对比,空间对比,标准对比。时间对比有三种:同比,环比,定基比。例如:本周和上周进行对比就是环比;本月第一周和上月第一周对比就是同比;所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式,可以分析业务增长水平,速度等信息。
3.漏斗分析
转化漏斗分析是业务分析的基本模型,最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现,最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现,比如一次使用app的时间超过10分钟。
漏斗帮助我们解决两方面的问题:在一个过程中是否发生泄漏,如果有泄漏,我们能在漏斗中看到,并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程,造成转化主进程收到损害。
4.同期群分析
大数据的数据有多大?同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。
同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单,但却十分直观。同期群只用简单的一个图表,直接描述了用户在一段时间周期(甚至是整个LTV)的留存或流失变化情况。以前留存分析只要用户有回访即定义为留存,这会导致留存指标虚高。
5.聚类分析
聚类分析具有简单,直观的特征,网站分析中的聚类主要分为:用户,页面或内容,来源。
用户聚类主要体现为用户分群,用户标签法;页面聚类则主要是相似,相关页面分组法;来源聚类主要包括渠道,关键词等。例如:在页面分析中,经常存在带?参数的页面。比如:资讯详情页面,商品页面等,都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率,退出率等指标不准确的问题,通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。
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