先闲扯下pyspark环境的问题；前段时间在帮助算法组的同学使用spark跑一些模型，因为那边的同学没有使用过spark，且不会scala和java，而他们的诉求是使用python跑一些spark的任务；所以我这边就协助配置了一下python on spark的环境，这个环境配置起来还是挺费劲的；python的环境没有使用conda[为啥没用？个人习惯；但需要注意的是，如果使用conda的话pyt
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2024-09-26 15:49:37
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深度学习计算图片相似度是近年来计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在通过利用深度学习模型来评估图像之间的相似性。这一过程通常涉及提取图像的特征向量，并利用距离测量（如余弦相似度或欧几里得距离）来计算不同图像间的相似度。
### 问题背景
随着社交网络和电子商务的发展，用户对图像相似度的需求日益增加。通过深度学习技术，可以更加精确地检索到与给定图片相似的其他图片。该问题的背景如下：
- 用户希
哈希算法实现图片相似度计算 实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法1.均值哈希算法 一张图片就是一个二维信号，它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。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
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2023-11-13 08:29:36
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文章目录1.余弦相似度计算2.哈希算法计算图片的相似度3.直方图计算图片的相似度4.SSIM（结构相似度度量）计算图片的相似度5.基于互信息（Mutual Information）计算图片的相似度 1.余弦相似度计算把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度。from PIL import Image
from numpy import average, dot, l
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2023-08-04 15:01:16
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最近接触到图像去重算法，有phash、dhash和ahash等基于哈希方法的去重算法。phash全称是感知哈希算法（Perceptual hash algorithm），使用这玩意儿可以对每个图片生成一个值，然后计算他们的hamming distance，简单的说就是数一数二进制之后有几位不同。整个处理流程有点像对文章去重时先算simhash再算hamming distance，很多东西都可以直接
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2023-10-06 19:02:18
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图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度。 可以用于计算机视觉中的检测跟踪中目标位置的获取，根据已有模板在图像中找到一个与之最接近的区域。然后一直跟着。已有的一些算法比如BlobTracking，Meanshift，Camshift，粒子滤波等等也都是需要这方面的理论去支撑。 还有一方面就是基于图像内容的图
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2023-08-16 16:44:07
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# 深度学习与图片相似度：技术解析与实现
随着人工智能的发展，深度学习已成为计算机视觉领域的重要工具之一，尤其在图像相似度比较方面，得到了广泛的应用。从自动标注图片到个性化推荐，图像相似度技术扮演着重要角色。本文将介绍如何利用深度学习来评估图像的相似性，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像相似度？
图像相似度指的是通过某种算法计算出两个图像在内容、颜色、纹理等方面的相似水平。这一指标在许
原创
2024-10-25 03:28:35
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作者 | a1131825850疯子 1.背景要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。从机器学习的的角度来说，首先要提取图片的特征，将这些特征进行分类处理，训练并建立模型，然后在进行识别。但是让计算机去区分这些图片分别是哪一类是很不容易的，不过计算机可以知道图像的像素值的，因此，在
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2023-08-07 19:36:45
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## 深度学习图片相似度匹配流程
### 引言
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其中一个应用是通过深度学习算法实现图片相似度匹配。本文将介绍如何使用深度学习来实现图片相似度匹配，并使用表格展示具体的步骤，以及每一步所需的代码。
### 1. 数据准备
在开始实现图片相似度匹配之前，我们需要准备好训练数据。训练数据应包含一组已经标注好的相似图片对，其中每一对图片都是相似的。可以通过
原创
2023-11-07 09:29:30
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曼哈顿距离(Manhattan Distance)欧氏距离(Euclidean Distance)切比雪夫距离(Chebyshev Distance)闵氏距离(Minkowski Distance)标准化欧氏距离 (Standardized Euclidean Distance)马氏距离(Mahalanobis Distance)余弦相似度（Cosine Similarity）改进的余弦相似度（
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2024-01-17 15:56:08
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出来实习第一个做的事相似图像的查找，学了一下谷歌的快捷简便方法，确实很吊的感觉。后来又学习了其他的算法，这里先把谷歌这个方法贴出来，方便以后忘记是查找。当然了都是别人写的，一搜就能搜到 相似图像查找，谷歌相似图像 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。 这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash
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2024-02-07 14:47:04
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1.cosin相似度（余弦相似度）把图片表示成一个向量，通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似度 # -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/env python
# @Time : 2018/11/17 14:52
# @Author : xhh
# @Desc : 余弦相似度计算
# @File : difference_i
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2024-02-19 17:02:45
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深度学习图片相似度匹配CVPR是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，主要目的是通过深度学习模型判断两幅图片的相似性。本文将详细记录解决“深度学习图片相似度匹配CVPR”问题的过程，以下是内容安排。
### 版本对比与兼容性分析
在深度学习模型的发展过程中，不同版本的算法和框架在性能上存在显著的差异。这些差异直接影响到图片相似度匹配的效果。以下是一个简单的性能模型差异描述：
$$
Perfor
文章目录直方图比较直方图比较方法相关性比较（CV_COMP_CORREL）卡方计算（CV_COMP_CHISQR）十字计算（CV_COMP_INTERSECT）巴氏距离计算(CV_COMP_BHATTACHARYYA)直方图计算直方图比较APICode效果 直方图比较1、直方图比较方法； 2、相关API； 3、代码演示；直方图比较方法1、直方图比较方法用来衡量两张图片之间的相似程度； 2、比较方
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2023-12-14 01:02:55
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距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开：目录一、闵氏距离（Minkowski Distance）类二、相似度（Similarity)三、字符串
目录前言图像的相似度描述输入描述：输出描述：解题过程总结前言今天我们一起学习一下怎么样计算图像的相似度。图像的相似度描述给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。输入描述：第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，用单个空格隔开。1≤m≤10
在UI自动化测试或者做爬虫的过程中，难免会碰到滑块验证码的场景，故此将自己本次遇到的情况与解决思路记录一下1.缺口图片下载目前所用的自动化框架是基于java写的，所以下载该缺口图片的代码也是java代码，后续的图片识别对比是基于pythonString yzmPath="D：\\yanzhengma.png";
// wd为webdriver对象
TakesScreenshot takesScre
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2024-01-21 01:59:05
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首先模拟一些数据出来：假设有这样一些ID是1～5的条目，然后有几个人对他们看过的条目进行了评分（1～5），那么我们可能有这样的一组数据，格式是：人名：{条目ID：条目得分}＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝A：{1:3, 2:4, 4:3, 5:3}B：{1:2, 2:4, 3:4, 4:3}C：{2:4, 4:2, 5:4}...给定两个人，如何计算他们的相似度，比如，在B和C里，谁和A的评分
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2024-03-11 17:11:23
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尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完
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2024-08-27 17:39:21
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随着深度学习技术的快速发展，图片相似度的计算成为了一项重要的研究方向。无论是在社交媒体中的图像推荐、电子商务中的物品相似度检测，还是在计算机视觉领域的图像检索，如何有效判断两张图片的相似程度都引发了研究者的关注。本文旨在通过详细说明使用深度学习算法来解决图片相似度问题的过程。
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flowchart TD
A[数据准备] --> B[构建模型]
B --> C[
