第一部分 faster r-cnn是区域建议网络，fast r-cnn和区域建议网络的组合，以图搜商品的准确率，会根据物体类别有所不同，大致分为三个类别。 1 平面物体，画报，装饰画，准确率可以达到95%以上 2 三位刚性物体，立体家具模型，准确率可以得到80% 3 对于柔性和纹理单一物品，如纺织类，纹理单一物品等，识别相对困难 目标检测的第一步就是要区域提名，类似与光学字符识别，问题的核心就是如
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2024-04-22 10:38:32
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法
在数字图像处理中，感知哈希算法是一种非常有用的工具，可以用于图像相似性比较、去重以及图像分辨率分析等。本文将指导你如何利用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法。以下是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-09-17 07:23:23
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前言：查看 https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 中的数据可以看到在 list 中查找元素的复杂度为 O(n) , 在 dict 中查找元素的复杂度 为 O(1)本文来探讨以下其中的原理。1. hash字典建立在另一种技术之上：哈希表hash 函数是一种可以将任意长度的数据映射到固定长度值的函数，称为哈希。hash 函数有 3
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2023-10-04 07:56:40
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
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2023-12-27 20:35:15
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感知哈希算法（以下简称PHA）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）,而这些指纹是可以进行比较的。【原理】下面是简单的步骤，来说明对图像进行PHA的运算过程 ：第一步，缩小尺寸。 最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素
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2024-01-08 12:23:28
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.哈希算法1.1. 简介计算机行业从业者对哈希这个词应该非常熟悉，哈希能够实现数据从一个维度向另一个维度的映射，通常使用哈希函数实现这种映射。通常业界使用y = hash(x)的方式进行表示，该哈希函数实现对x进行运算计算出一个哈希值y。 区块链中哈希函数特性：函数参数为string类型；固定大小输出；计算高效；优点：collision-free 即冲突概率小:x != y => hash(
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2023-12-19 17:48:50
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可以使用 Microsoft .NET 框架中的
System.Security.Cryptography 类方便地计算源数据的哈希值。 本文演示如何获得哈希值以及如何比较两个哈希值以检验它们是否相等。
要求
下表概括了推荐使用的硬件、软件、网络架构以及所需的 Service Pack：
• Microsoft Windows 2000 Professional、Windows 200
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2024-05-27 17:31:22
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clear all;
close all;
clc;
img=imread('saber9.jpg');
img2=imread('saber2.jpg');
imshow(img)
figure,imshow(img2);
tmp=rgb2gray(img);
tmp2=rgb2gray(img2);
img_re=imresize(tmp,[8 8]);
img_re2=imresize(
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2023-07-05 00:54:57
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# Python 感知哈希实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现Python感知哈希。感知哈希是一种用于图像比较的技术，它可以检测两个图像是否相似，即使它们的大小或方向不同。在本文中，我们将通过一系列步骤，使用Python来实现这一功能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-07-16 05:07:16
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1.前言 目前“以图搜图”的引擎越来越多，可参考博文： “以图搜图”的引擎，之前很好奇他们是如何进行检索的，偶然间看到了一篇博客，上面说Google和Tineye主要利用的算法是感知哈希算法（Perceptual has
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2023-10-24 14:36:03
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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
一致性hash算法
文章目录前言一、哈希算法是什么？二、应用一：安全加密三、应用二：唯一标识四、应用三：散列函数五、应用四：数据校验六、应用五：负载均衡总结 前言哈希算法经常使用的场景是哈希表，也叫散列表。但是在很多 场景下，哈希算法都有广泛的应用提示：以下是本篇文章正文内容一、哈希算法是什么？ 可以概括为：将任意长度的二进制串映射为固定长度的二进制串，这个映射规则就是哈希算法。 需要满足的要求：散列冲突
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2024-09-09 17:57:14
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最近开始做一个多点触控的课题，网上查阅许多资料后，发现已有先辈把核心函数写好，并建立了一个库——Touchlib.而Touchlib库函数最终调用的是OpenCV里的函数，为了在自己的课题方案中借鉴Touchlib的成熟算法，有必要熟悉Touchlib，因此势必了解OpenCV在VC下的使用。我从网上下载了OpenCV 1.0，依步骤安装到“J：\Program Files\OpenCV\”目录下
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2024-05-21 18:28:00
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# 教你实现 Python 感知哈希算法
## 1. 什么是感知哈希？
感知哈希（Perceptual Hashing）是一种用来生成文件、图像或音频等内容的唯一指纹的方法。与传统哈希算法不同，感知哈希可以在输入内容相似的情况下生成相似的哈希值。因此，它在多媒体文件的去重、相似性比较等领域有广泛应用。
## 2. 实现流程
首先，我们来看看实现感知哈希算法的流程。下面是一个简洁的流程表：
原创
2024-10-27 04:51:47
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highgui.lib cxcore.lib cv.lib ml.lib cvaux.lib #include "cv.h"#include "highgui.h"public:// Overrides // ClassWizard generated virtual function overrides //{{AFX_VIRTUAL(CMFCOPENCVDoc) public
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2023-06-17 07:23:49
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变量的引用变量 和 数据 都是保存在 内存 中的；在 python 中 函数的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递 的在 python 中：变量和数据是分开储存的；
数据保存在内存中的一个位置；
变量保存着数据在内存中的地址；
变量中记录数据的地址，叫做引用；
使用 id（）函数可以查看变量中保存数据所在的地址；可变和不可变类型不可变类型，内存中的数据不允许被修改；数字型
字符串
元组可变
文章目录未为opencv_word341d.dll加载任何符号MFC对话框下cv::waitKey()无用问题不存在从CString到LPCSTR的适当转换作业 解决使用MFC+OpenCV过程中产生的问题 未为opencv_word341d.dll加载任何符号 毕业设计要求使用MFC+OpenCV设计界面，使用的平台是VS2017，OpenCV版本是3.4.1。使用MFC对话框控件打开视频文
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2024-06-19 19:22:46
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简介和缘起本教程原始讨论主题，请见 【原创】MFC中快速应用OpenCV教程，制作此教程的目的，就是为了方便广大windows下面使用MFC的用户可以轻松的在MFC窗口View类中，实现OpenCV格式图片的显示。 介绍基本的openCV和MFC的操作 在MFC中如何应用菜单，和Canny算子的实例 创建SDI工程我使用的是Visual C++ 6.0,因此
哈希相似度算法（Hash algorithm）用一个快速算法，就达到基本的效果。哈希算法（Hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个固定位数的Hash 值（指纹 fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹，结果越接近，就说明图片越相似。一般有如下三种生成Hash 值方法：差值DHash缩小尺寸：将图片缩小到8x9的尺寸，总共72个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只
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2024-01-02 12:54:32
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最前提示：contribute库。一开始上手学这个的你确定是学OpenCV呢？OpenCV没有你们要的功能，比如人脸识别、分类识别、背景前景区分、拼接、3D。。。提示：1、请勿再使用opencv 1.x版本。2、需要MFC显示图像的同学请自行问度娘。3、opencv3.4（含）以后的版本支持直接读取TensorFlow模板，有兴趣同学自行测试。4、请勿按照其它教程配置整体环境变量。请默认Cmake
