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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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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## 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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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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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
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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# 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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本次记录的几种截图对比方式，主要是为了在进行手机自动化测试时，通过截图对比来判断测试的正确性，方式如下： # -*- coding: utf-8 -*-
'''
用途：利用python实现多种方法来实现图像识别
author:SYW
'''
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
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2023-09-13 12:32:14
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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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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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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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# Python 相似度计算
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教会你如何实现Python相似度计算。在本文中，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 实现流程
下面是实现Python相似度计算的流程，我们将按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 数据
原创
2023-07-21 12:45:39
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此示例说明如何测量信号的相似性。它将帮助回答诸如以下的问题：如何比较具有不同长度或不同采样率的信号？如何在测量中发现存在信号还是只存在噪声？两个信号是否相关？如何测量两个信号之间的延迟（以及如何对齐它们）？如何比较两个信号的频率成分？也可以在信号的不同段中寻找相似性以确定信号是否为周期性信号。 
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2023-12-21 17:54:42
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在前面的章节中，我们讲到了，对于一个垂域BOT的识别，会有分类模型、意图槽位模型来识别其对应的语义，但是这个一般是针对已经成熟的（即积累了一定数据的）场景才可以做的，对于以下的三种场景，这种做法就不适用了：场景冷启动，即一个新的场景，线上并没有对应场景的话术，一般对于冷启动问题我们都会采用模板匹配的方式
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2024-02-13 22:43:04
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第三次实验报告程序语言：python 姓名： unicorn 学号： 12345678910 日期：2023/4/8一、 问题重述 给定两个程序，如何判断他们的相似性？二、 问题分析 先假设程序为C语言，不然题目太简洁了无从下手。C语言是比较基础的语言，我对C语言也比较了解，方便操作。然后还要假设比较的两个代码都是正确的，如果出现语法错误就没有规律可循了。 接着就是对源代码的预处理，要让文
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2023-11-03 10:41:41
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目录方法总论1. 基于点匹配的方法2. 基于形状的方法方法总论衡量两条曲线与的相似度，从传统特征工程的角度来讲，思路无外乎是设计不同的特征空间，将曲线映射到特征空间里面再进行相似度的对比，这种相似度的对比实际上就是在特征空间里面的欧式距离了。目前而言，常用的设计思路主要是出于两个方面设计，一个是从曲线上的点出发，一个是基于曲线上的某种特定形状。基于点匹配的方法这里面常用的是 时间翘曲函数(DTW)
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2023-10-07 15:51:52
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锐腾君又来啦，这周双更是不是很意外很惊喜呀？锐腾君的闲话群已经创好了，以及锐腾君的个人专栏也创好了。（文末有小彩蛋不要错过哦） 锐腾君的数学杂谈zhuanlan.zhihu.com
引言：锐腾君一贯的作风是尽量地在初等范围内解释地通俗。但是有些地方好像不得不绕出来一下。于是本文的部分内容可能涉及到一些超出高中范围的知识以及一些锐腾君以前提到过得知识。我们默认读者已
合并数据堆叠合并数据1、横向表堆叠 默认是取合集2、纵向堆叠concat函数 用列名称进行堆叠append函数主键合并数据主键合并重叠合并数据combine_first方法清洗数据检测与处理重复值1、记录重复方法一：利用list去重，自定义去重函数 方法二：利用集合（set）的元素是唯一的特性去重，如 方法三：利用numpy中的unique函数dish_set=set(dishes)常用方法： p
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2024-04-15 12:21:00
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判断语音识别结果好坏的指标——python实现：WER字错率SER句错率杰卡德系数TF 相似度TF-IDF 相似度Word2Vec词向量比较相似性素材的下载： 下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1cTjob0fic0wN16krePThxA 提取码：269s result.txt 是按照train.tx
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2024-01-15 01:28:50
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