你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。 这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？ 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 algorithm），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
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2023-09-03 16:56:52
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# 深度学习相似图片识别入门指南
在现代计算机视觉领域，相似图片识别是一个热门而实用的课题。它的应用涵盖了从社交媒体中的图片检索到电子商务中的商品推荐。本文将为刚入行的小白详细讲解如何实现一个简单的“深度学习相似图片识别”系统。我们将通过一系列步骤来完成这个项目，并提供相应的代码示例及详细解释。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解一下整个工作流程。以下是相似图片识别项目的一般步骤：
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原创
2024-09-09 06:23:36
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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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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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距离度量分类体系 本篇文章并不打算描述所有这些类别，要具体阐述它们的细节和意义实在有点困难。这个大纲的目的，第一：提供一个貌似详细的距离度量的分类体系，列出相关的关键字。 第二：就像一个词典一样供参考和查阅，如果需要了解具体的细节，可以参考wiki或者具体文献。 大纲： 1. 相似性和不相似性的定义 2. 预备概念&nb
# 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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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
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2023-11-13 20:33:25
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# 图片识别与深度学习
在数字化时代，图片识别已经广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析和社交媒体等多个领域。图片识别的核心技术之一是深度学习。深度学习通过构建神经网络来识别和分类图像中的对象。本文将简要介绍深度学习在图片识别中的应用，以及一个简单的代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 深度学习简介
深度学习是机器学习的一个分支，它基于人工神经网络的结构与功能进行工作。神经网络由多个层次的节点（
原创
2024-10-20 06:29:42
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常用相似性度量(距离 相似系数) 在分类聚类算法,推荐系统中,常要用到两个输入变量(通常是特征向量的形式)距离的计算,即相似性度量.不同相似性度量对于算法的结果,有些时候,差异很大.因此,有必要根据输入数据的特征,选择一种合适的相似性度量方法.令X=(x1,x2,..,xn)T,Y=(y1,y2,...yn)T为两个输入向量, 1.欧几里得距离(Euclidean distance)相
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2024-08-06 18:46:48
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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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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
计算图像相似度的算法有哪些SIM=StructuralSIMilarity（结构相似性），这是一种用来评测图像质量的一种方法。由于人类视觉很容易从图像中抽取出结构信息,因此计算两幅图像结构信息的相似性就可以用来作为一种检测图像质量的好坏.首先结构信息不应该受到照明的影响,因此在计算结构信息时需要去掉亮度信息,即需要减掉图像的均值;其次结构信息不应该受到图像对比度的影响,因此计算结构信息时需要归一化
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2023-11-03 21:28:28
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之前看了，网上一些python 图片识别的小程序。自己也试着写个来测试下！ 运行环境 Linux CentOS +python 2.7 +PIL库+ Tesseract3.0+pytesser 环境搭建： Linux下安装python就不说了，这里主要说如何安装pytesser，P
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2024-08-02 18:40:56
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# 使用Python实现图片相似度识别
## 一、引言
在计算机视觉领域，图片相似度识别是一项非常实用的技术，它能够帮助我们找到相似的图片，进行图像检索等。本篇文章将详细讲解如何使用Python实现图片相似度识别的功能，包括从基础知识的介绍到完整代码的实现。
## 二、流程概述
在实现图片相似度识别的过程中，我们可以将其分为几个主要步骤。下表展示了整个流程：
| 步骤 | 描
可以使用图像处理软件或者编程语言进行相似度对比。常用的指标有： 1. 均方误差（MSE）：计算每个像素的差异，再求平均值。公式：MSE = 1/nΣ(i=1,n)(I1(i)-I2(i))^2，其中I1和I2是两张图片对应像素的灰度值，n是像素数量。MSE越小，表示图片越相似。 2. 结构相似度指标（SSIM）：考虑到人眼对于
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2023-07-28 09:11:57
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强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理.这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度.先来几张图片(a.png) (a_cp.png) (
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2023-08-21 19:53:44
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# 深度学习在图像处理与识别中的应用
近年来，深度学习技术取得了巨大的突破，尤其在图像处理和识别方面。随着计算能力的提高和大规模数据集的可用性，深度学习已经成为图像处理领域的核心技术之一。本文将介绍深度学习在图像处理（如Photoshop的自动化处理）和识别中的应用，并提供相关的代码示例。
## 深度学习基础
深度学习是机器学习的一个分支，基于人工神经网络，尤其是深层神经网络。在图像识别任务
图片真伪识别是近年来深度学习应用的重要领域，随着社交媒体的广泛使用，图像伪造技术也在不断提升。基于深度学习的图像真伪识别可以通过训练神经网络，提取图像特征，以区分真实与伪造的图像。本文将围绕图片真伪识别中的深度学习方法进行详细探讨，包括抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化及逆向案例等重要内容。
## 协议背景
图片真伪识别技术中的关键在于如何有效地识别和提取图像特征。近年来，许多深度学习算法
