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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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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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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# 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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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。
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[构建模型]
B --> C[
图像匹配的方法主要分为基于灰度值相关和基于特征提取。基于像素匹配： 基于灰度值相关的方法直接对原图和模板图像进行操作，通过区域属性（灰度信息或频域分析等）的比较来反映他们之间的相似性。基于灰度的图像匹配具有速度、定位精度、误差估计等数据的输出。但是这种方式普遍存在的缺陷是时间复杂度高、对比图像尺寸敏感等。原理： NCC是一基于灰度相关的算法，具有不受比例因子误差影响和抗白噪干扰能力等优
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2024-01-05 16:49:27
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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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直方图特征： 对颜色特征的表达方式有许多种，我们采用直方图进行特征描述。常见的直方图有两种：统计直方图，累积直方图。我们将分别实验两种直方图在图像聚类和检索中的性能。 l 统计直方图 为利用图像的特征描述图像，可借助特征的统计直方图。图像特征的统计直方图实际是一个1-D的离散函数，即： 上式中k代表图像的特征取值，L是特征可取值个数，是图像中具有特征值为k的像素的个数，N是图像像素的总数，
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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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
协同过滤算法协同过滤算法相似性度量方法基于用户的协同过滤步骤一步骤二步骤三UserCF编程实现基于物品的协同过滤算法评估 协同过滤算法协同过滤（Collaborative Filtering）推荐算法是最经典、最常用的推荐算法。其基本思想是根据用户之前的喜好以及其他兴趣相近的用户的选择来给用户推荐物品(基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向， 并预测用户可能喜好的产品进行推荐)目前应用比
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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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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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
在图像处理中，巴氏系数可用于进行相似图像匹配。 巴氏系数公式：BC(p,q) = ∑√p(x)q(x) BC为巴氏系数计算结果，p、q分别为两张图像在直方图上同一位置的概率分布，巴氏系数结果范围为(0~1)，0为完全
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2024-06-19 08:36:37
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