概述当您听到“以图搜图”时，是否首先想到了百度、Google 、阿里等搜索引擎的以图搜图功能呢？事实上，完全可以搭建一个属于自己的以图搜图系统：自己建立图片库；自己选择一张图片到库中进行搜索，并得到与其相似的若干图片。为了让尝试相似图片检索的场景，基于内积距离计算和图片特征提取模型 VGG16 设计了一个以图搜图系统。 正文分为系统概览、 VGG 模型、数据准备、系统部署、总结五个部分。系统构建开
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2024-03-01 13:53:19
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目录背景介绍背景知识原理过程介绍1. 减小图像的尺寸2. 编程灰度图像3. 计算颜色的平均值4. 计算64位中的每一位5. 计算hash值Go语言实践参考文档 背景介绍2008年TinEye上线了图片搜索，开始是注册制，后来逐步放开。2011年， Google也上线了相似图片搜索，通过用户上传的图片，可以搜索相似的图片。 参考文档中提供了一些介绍图像搜索的一些文章， 尤其是阮一峰2011年和201
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2024-05-11 21:42:36
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# OpenCV 图片识别比对相似性实战指南（Java）
在计算机视觉领域，使用OpenCV进行图片识别与比对是一项常见的任务。本文将为刚入行的小白提供一个简单的指南，教你如何使用Java和OpenCV库来实现图像相似性检测。以下是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 | 输出 |
|--------
检测任意两张图片的相似度思路加载两张图片为bitmap进入内存将内存中的两张图片bitmap转换为Mat矩阵(Mat类是OpenCV最基本的一个数据类型，它可以表示一个多维的多通道的数组。Mat常用来存储图像，包括单通道二维数组——灰度图，多通道二维数组——彩色图)把Mat矩阵的type转换为Cv_8uc1(1通道8位矩阵)类型，然后转换为Cv_32F， 因为在c++代码中会判
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2023-10-21 17:44:34
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测试图片： code：#include #include #include #include #include /**函数功能:获取输入图像
原创
精选
2023-05-15 00:20:16
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在图像处理领域，结构相似性（Structural Similarity）是一种重要的指标，用于评估图像之间的相似程度。这种评估方法能够更准确地反映人类视觉系统的感知特征，特别是在使用 Python 和 OpenCV 库时。本文将详细探讨 Python OpenCV 中的结构相似性问题，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等方面，旨在提供一个全面的解决方案和技术参考。
图像由许多的像素组成。这些像素的分布和值包含了图像的许多重要的信息。利用这些信息我们可以计算出图像的直方图，并且去改善图片的效果，检测图像的纹理等。下面我们就来看一下怎么得到图像的直方图。直方图给出了相同灰度值的像素个数。灰度图的直方图基本上有256个坐标点。0点给出了图像中所有灰度值为0的像素的个数等等依次类推。算出所有坐标值的和，也就得到了总的像素数。直方图也可以被规范化，也就是说坐标值的和为
目录一. OpenCV 基于图像的运算1 cv.item( ) 获取图像某个位置的像素值2. cv. itemset( ) 修改图像某个位置的像素值3. cv.split( ) / cv.merge( ) 通道的分割与合并4. cv.copyMakeBorder ( ) 添加边框5. cv.addWeighted ( ) 图像融合 / 权重和6. cv.threshold 二值化操作7. cv.
朋友们，我是床长! 如需转载请标相似算法分为三种均值Hash算法 差异值hash算法 感知hash算法其实三个算法差不多. 我们以均值hash算法为例, 算法的步骤如下:缩放为n*n的图片 去色, 获取灰度图 得到hash指纹 比较hash指纹的汉明距离, 得到相似值...
原创
2022-08-12 17:20:52
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用Python进行“图片相似性比较”。这一主题在计算机视觉、图像处理以及人工智能的领域中非常重要，尤其是在需要进行图像查重、推荐系统或图像识别的场景中。
### 背景定位
在当今这个信息泛滥的时代，图像的数量不断激增，因此如何快速识别和比较图像的相似性变得尤为重要。图片相似性比较能够帮助我们在海量数据中筛选出有价值的信息。
```mermaid
quadrantC
一、是什么？
它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。
汉明距离
Hamming Distance：
表示两个等长字符串在对应位置上不同字符的数目，我们以d(x, y)表示字符串x和y之间的汉明距离。从另外一个方面看，汉明距离度量了通过替换字符的方式将字符串x变成y所需要的最小的替换次
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2024-05-10 16:11:13
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判断图片中物体相似性的方法比较这里主要介绍几种图片相似性的方法，结构相似性，峰值信噪比，均方根误差法，比值法，差值法。这些方法的原理网上已经有很多了，我就不逐一介绍了，在这里我只是为这些方法做个比较。这是我随手拍的两张照片，表面看上去没有什么差别，来看一下各个方法的测试效果峰值信噪比（PSNR）的结果为31.14，PSNR的值越小，图像越相似，值为0时，图片完全相同，均方根误差（MSE）则是值越大
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2023-10-18 20:27:24
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矩阵树定理 Matrix Tree
矩阵树定理主要用于图的生成树计数。
看到给出图求生成树的这类问题就大概要往这方面想了。
算法会根据图构造出一个特殊的基尔霍夫矩阵\(A\)，接着根据矩阵树定理，用\(A\)计算出生成树个数。
1.无向图的生成树计数
对于给定的可含重边的连通无向图\(G\)，求其生成树的个数。求法如下：
定义度数矩阵\
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2024-01-13 21:40:19
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# Android开发：计算图片相似性
计算图片相似性是图像处理领域中的一个重要任务，尤其在图像搜索、内容推荐等场景中应用广泛。本篇文章将带你走完这一过程，从概念入手，直到实现代码，让你能够在Android应用中进行图片相似性计算。
## 整体流程
下面是实现图片相似性计算的一个总体流程表格：
| 步骤 | 描述
写作背景标签在互联网行业有大量的应用，给博客打标签，给商品打标签，给新闻打标签。通常每篇文章会打上多个标签，好的标签系统给后期的数据分析可以带来巨大的利处。最近想做一个基于内容的新闻简单推荐系统，其中的一个推荐权重就是两篇新闻标签的相似度，由于没什么数据挖掘和机器学习经验，自己一直在摸索，感觉自己还没有入门，先记录下来，慢慢学习。应用案例比较现在有两篇文章文章1：广州车展实拍东风悦达起亚K2两厢
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。基本原理： SSIM由亮度对比、对比度对比、结构对比三部分组成。其中有几个需要注意的点：C1、C2、C3为常数，避免分母接近于0时造成的不稳定性。SSIM函数S具有对称性、有界性（不超过1）和最大值唯一性（当且仅当x＝y时，S＝1，表示两幅图一样）。上述S函
原创
2021-03-23 20:43:16
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机器学习判断图片相似性是计算机视觉领域的一个重要应用。它可以用于很多场景，比如图像检索、内容筛选、社交媒体图像推荐等。通过有效的算法和模型，我们可以将相似性判断转化为一个模型训练和推理的问题，从而在海量图像中快速找到相关内容。本文将详细记录如何解决“机器学习判断图片相似性”的全过程。
> 用户反馈：”我们的图片检索结果差强人意，很多相似的图片无法被识别出来，导致了用户体验下降，希望能在这一方面有
SSIM（structural similarity index）由于最近在阅读图像超分辨率方面的RCAN论文，里面涉及到了两幅图像之间的相似性，所以就引入了这个指标，并最终使用pyhton进行实现。结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for Image and Video Engineering)提出。而如果两幅
序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”
原创
2022-03-01 16:35:02
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序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”（homology）和“相似”（similarity）这两个概念，这是两个经常容易被混淆的不同概念。两条序列同源是指它们具有共同的祖先。在这个意义上，无所谓同源的程度，两条序列要么同源，要么不...
原创
2021-07-26 15:42:14
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