一、结构相似性（structural similarity） 自然图像具有极高的结构性，表现在图像的像素间存在着很强的相关性，尤其是在空间相似的情况下。这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息。我们假设人类视觉系统（HSV）主要从可视区域内获取结构信息。所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失真的近似信息。&nbs
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2023-12-01 16:26:14
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SSIM（Structural Similarity Index）结构相似性指数是一种用于衡量两幅图像之间的相似度的指标。与传统的均方误差（Mean Square Error, MSE）等指标不同，SSIM考虑了图像的结构信息，可以更好地反映人类视觉系统对图像质量的感知。SSIM主要由三个方面组成：亮度（Luminance）、对比度（Contrast）和结构（Structure）。具体来说，SSI
原创
2023-04-10 12:09:08
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结构相似度（Structural Similarity，SSIM） 是Zhou Wang等人提出的图像质量评价方法，认为人类视觉系统高度适应自然视觉系统，而人眼视觉系统能高度自适应地提取场景中的结构信息。相关实验结果表明，该算法比PSNR指标更符合人类的视觉特性，而且算法简单。通过感知图像结构信息的改变来考虑图像的失真，它比较两幅图像的相似度，而不是差值，获得图像的相似结构
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2024-10-18 15:19:09
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目录1 直方图归一化2 直方图比较3 直方图均衡化4 直方图匹配6 图像模板匹配 直方图能够反应图像灰度值等统计特性，但是这个结果只统计了数值，是初步统计结果，OpenCV4 可以对统计结果进行进一步的操作以得到更多有用的信息，例如求取同结果的平均概率分布，通过直方图统计结果对两张图像中的内容进行不叫。本文主要介绍直方图归一化、直方图比较、直方图均衡化和直方图匹配等直方图操作与实际应用。 1
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2024-04-20 20:43:14
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## Python图像结构相似度
### 1. 引言
图片结构相似度是一种用于衡量两幅图片之间相似度的指标。在图像处理和模式识别领域，了解两幅图片之间的相似度对于很多应用都是非常重要的。例如在图像搜索中，我们希望能够找到与给定图片结构相似度较高的图片。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python计算图片的结构相似度，并提供相应的代码示例。
### 2. 图像结构相似度的定义
图像结构相似度
原创
2023-11-21 16:08:45
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自己的一些理解，仅供参考。模板匹配无法就是在目标图中找出与模板图最相似的对应的坐标位置 。通过整体图像的整体灰度值来判断就是灰度匹配；通过图像的边缘信息来判断就是形状匹配；通过图像的角点等特征点来判断就是特征匹配。模板匹配中，最重要的就是定义两幅图像的相似度，根据相似度的最值即可在目标图中找到对应的坐标。定义两幅图片相似度需要根据图片的实际情况选择，OpenCV这里提供了包含以下方法，MATLAB
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2023-11-07 23:33:52
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Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析，才能更好的明白Pandas，因此，本文分为两个部分：1.数据分析2.Pandas概述1. 数据分析1.1 数据分析的背景随着计算机的大规模普及，网络数据有了一个爆发性地增长，驱使着人们进入了一个崭新的时代：大数据时代思考一个问题 既然数据这么多，怎么才能快速地拿到有价值的数据呢？数据分析就可以从海量数据中挖掘潜藏的有价值的信息，帮助企
因为最近在做短文本匹配的项目，所以，简单的记个笔记。短文本匹配，即计算两个短文本的相似度。从广义分，可以分为无监督方式，有监督方式，有监督和无监督结合方式。具体实现，可以使用两个算法库，分别是MatchZoo和text_matching，在github上以上两个算法都开源了。1.无监督方式。通过模型训练语料得到词向量，如word2vec，glove等模型。然后通过对文本进行分词，通过look up
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2023-12-15 10:21:16
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一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
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2023-09-06 11:34:02
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""" 基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """代码下载地址：https://github.com/yip522364642/ChineseSimilarity-
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2024-01-11 13:38:45
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相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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# 用Python计算图片结构相似度
## 简介
在计算机视觉领域，图片结构相似度是用来比较两张图片之间的相似程度的一种指标。它主要关注图片的结构和布局，而不考虑颜色、亮度等其他属性。
本文将介绍如何使用Python计算图片结构相似度，并提供相关代码示例。
## 原理
图片结构相似度的计算是基于图片的结构信息。我们可以将图片转换为灰度图像，然后使用边缘检测算法（如Canny算法）提取图片
原创
2023-08-18 15:44:49
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向量空间模型VSM：VSM的介绍：一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子：比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，或许所含
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2024-06-22 18:28:43
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一、Dice相似系数Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient, DSC) ：是一种集合相似度度量指标，通常用来计算两个样本的相似度。公式为：2 * |X ∩ Y| / (|X| + |Y|)，其中 X 和 Y 是两个集合，|X| 表示集合 X 中的元素个数，∩表示两个集合的交集，即两个集合中共有的元素。 &nbs
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2023-10-18 17:25:23
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环境Python3，gensim，jieba，numpy ，pandas原理：文章转成向量，然后在计算两个向量的余弦值。Gensimgensim是一个python的自然语言处理库，能够将文档根据TF-IDF, LDA, LSI 等模型转化成向量模式，gensim还实现了word2vec功能，以便进行进一步的处理。具体API看官网：https://radimrehurek.com/gensim中文分
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2023-12-26 10:54:53
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一、基于距离的度量“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊的异常值。噪声可以视作特性较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声和异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的离群程度分数值，同时也更具有可解释性。1.1 基于单元的方法k近邻方法的一种延申版基于距离的异常检测有这样一个前提假设，即异常点的 近邻距离要远大于正常点。解决问题的最简单方法是使用嵌套循环。 第一层循环遍
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2024-03-05 23:52:59
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python 基于空间相似度的K-means轨迹聚类数据读取定义不同轨迹间的距离计算距离矩阵k-means聚类 这里分享一些轨迹聚类的基本方法，涉及轨迹距离的定义、kmeans聚类应用。 需要使用的python库如下import pandas as pd
import numpy as np
import random
import os
import matplotlib.pyplot as
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2024-02-17 09:18:20
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0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
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2024-04-29 18:06:18
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题目描述小G通过摆放一些城市和道路构成了一个世界地图。趁着小G出去玩的时候，大G把小G的世界地图上的城市全部打乱并放在了原来这些城市所在的位置（并不是一一对应），又修改了一些道路。小G玩完回来后发现自己的东西被打乱了，感到非常生气，但是他又被一个更有趣的问题...
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2018-09-21 21:50:00
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上文提到文档排序函数是TR的核心。文档排序函数的实现有几种思路，其中一种是基于相似度的模型。这种模型具体是用空间向量模型(Vector Space Model)实现。这篇文章就介绍VSM。VSM概念什么是VSM VSM定义了两点。 第一，用词向量(term vector)来表示查询语句、表示文档。英文中的term vector，我们翻译为词向量。但是这里的“词”并不是指汉语中的一个词，具体含义
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2023-11-27 23:04:25
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