随着深度学习算法的兴起和普及,人工智能领域取得了令人瞩目的进步,特别是在计算机视觉领域。21世纪的第二个十年迅速采用卷积神经网络,发明了***进的算法,大量训练数据的可用性以及高性能和高性价比计算的发明。计算机视觉中的一个关键概念是图像分类; 这是软件系统正确标记图像中主导对象的能力。ImageAI是一个Python库,旨在帮助开发人员构建具有自包含计算机视觉功能的应用程序和系统。1. 安装Pyt
# Java 计算图片的 pHash 值 ## 简介 pHash(Perceptual Hash)是一种用于计算图像相似性的算法。它可以将图像转换成一个64位的哈希值,通过比较不同图片的哈希值来判断它们的相似程度。pHash图像相似性搜索、版权保护和图像识别等领域有广泛的应用。 本文将介绍如何使用 Java 实现计算图片的 pHash 值,并提供示例代码供参考。 ## 实现步骤 1.
原创 2023-07-31 15:57:15
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# 如何实现Java计算图片phash 作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何实现Java计算图片phash。首先,让我们来看一下整个流程: | 步骤 | 描述 | | ---- | ------------ | | 1 | 加载图片 | | 2 | 转换为灰度图 | | 3 | 缩小尺寸 | | 4 | 计算DCT | |
原创 2024-06-30 04:04:30
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# Python pHash库:图像相似度比较神器 ![phash]( ## 引言 在计算机视觉领域,图像相似度比较是一个重要的问题。图像相似度比较可以帮助我们找到相似的图像,识别重复的图像,或者进行图像搜索。而Python中的pHash库则为我们提供了一种简单而有效的方式来进行图像相似度比较。本文将简要介绍pHash库,并通过代码示例演示其使用方法。 ## pHash库简介 pHash
原创 2024-02-15 03:14:30
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## 相似图像比较中的pHash算法与Python实现 ### 引言 在日常生活中,我们经常会遇到需要比较两张图像是否相似的需求,比如在图像搜索、版权验证等场景下。针对这个问题,pHash(Perceptual Hash)算法应运而生。pHash算法是一种基于图像感知的哈希算法,通过将图像转化为二进制字符串表示,从而实现图像的相似度比较。本文将介绍pHash算法的原理,以及如何使用Python
原创 2024-01-12 09:32:28
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Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了 页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的, 也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫。也是高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构
## Java pHash Java pHash is a Java library that allows for image similarity detection and image retrieval based on the pHash algorithm. pHash is a perceptual hash function that generates a hash value
原创 2024-06-27 04:58:39
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1. 无向图和有向图图是由结点和结点之间的连接构成。术语:图的结点就是顶点(v),结点之间的链接就是边(e)。 无向图是一种边为无序结点对的图。 有向图是一种边为有序结点对的图。2. 网络网络或者称为甲加权图,是一种每条边都带有权重或代价的图。 对于加权图的表示我们需要定义边为三元组。(起点,终点;权重)。3. 常用的图算法3.1 遍历广度优先遍历BFS:使用队列来辅助实现。@Override
转载 2023-05-31 14:57:00
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# Java-pHash: 图像哈希的Java库 ![java-pHash]( ## 引言 图像哈希是一种用于比较图像相似性的技术。它将图像转换为一个数字指纹,用于识别和比较图像。其中一种著名的图像哈希算法是pHash(Perceptual Hash)算法,它是一种基于感知的哈希算法,可以在不受图像变换(如缩放、旋转等)影响的情况下识别图像。 本文将介绍Java-pHash,它是一个基于p
原创 2023-08-25 03:31:49
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JAVA计算机二级考试题目及答案这些题目是仅仅是代表我自己的解法第一套一、大题01 1、在Test01类的main方法中,补充完整代码,实现从键盘输入一个正整数整数时,求大于零并且小于或等于这个正整数的所有奇数的和,并在控制台输出计算结果。如果输入不是正整数则输出提示。程序运行结果之一如下图所示 2、保存文档。(10分)import java.util.Scanner; /** * 从键盘输入
转载 2023-08-07 09:10:23
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因为工做须要,最近看了下Python2和PHP5,作下总结(参照菜鸟教程的内容)(小白第一次写博客,欢迎各位大牛提意见) html 1.输出 Python: print 默认换行,不换行要加逗号java PHP: echo 能够输出多个变量; print ()只输出一个变量,且成功返回值为1,失败为0; print_r() 只输出数组;die() 先输出,后关机;printf() 格式化输出字符
python实现简单计算器本文目录 1.功能目标 2.解题思路 3.关键函数说明 4.界面以及结果展示一.功能目标用户选择不同的功能实现不同的计算结果1.标准计算用户输入+, -, *, /,pow,sqrt等不同的按钮进行不同的计算2.解方程运算用户根据提示格式输入方程参数 a.解二元一次方程 b.解三元一次方程 c.解一元二次方程 d.解一元三次方程二.解题思路1.判断按下的数字按键还是功能
背景: 谁掌握了视频,谁就掌握了流量,谁掌握了流量,谁就掌握了金钱。在我们IT行业的很多部门都有涉及到视频,包括视频的制作,图片转视频,视频转图片等等。而我就有一部分工作就是测试合成视频这款工具的功能,其中有50多款视频合成模板,版本测试期间这款工具都是正常的,但是难免之后会出故障,所以平时也需要进行回归测试,如果手动进行回归,将是一个很大的工作量,所以自动化回归视频测试判断就孕育而生了。简介:
## Java图片phash算法介绍 在计算机视觉领域,图像相似度比较是一个重要的问题。pHash算法是一种用于计算图像指纹的算法,它可以通过对图像进行哈希处理来生成一个唯一的指纹,用于表示图像的特征。在本文中,我们将介绍Java中如何实现图片phash算法,并通过代码示例来展示其应用。 ### pHash算法原理 pHash算法是一种基于感知哈希的图像指纹算法,它对图像进行离散余弦变换(D
原创 2024-02-26 04:45:35
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# Python 图像计算 ## 引言 在现代社会中,图像处理已经成为了一项非常重要的技术。无论是在医学领域的图像识别,还是在人工智能的深度学习中,图像处理都起着至关重要的作用。而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言,也在图像计算领域展现出了强大的应用能力。 ## Python 图像计算的基础 Python中有许多优秀的库可以用于图像计算,其中最为著名的就是`PIL`库。`PIL`
原创 2024-03-06 04:50:32
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方差的计算公式:标准方差公式(2): 由标准方差公式2可以得到通过numpy来实现:import numpy narray=numpy.array(nlist) sum1=narray.sum() narray2=narray*narray sum2=narray2.sum() mean=sum1/N var=sum2/N-mean**2本想再用滑动窗口计算写代码计算局部方差,网上查了下
转载 2023-06-03 07:37:04
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 一、基本灰度变换函数1.常用的基本函数有三类:线性函数,对数函数(对数和反对数)和幂律函数(n次幂和n次根),正如下图所示,下图刚看可能会有点乱,我们来分析一下。首先横纵坐标分别为输入的像素值和输出的像素值。所谓的反转变换便是将图像的灰度值最大和最小值颠倒过来,即[0,255]转化为[255,0],转化成函数便是斜率为-1的线性函数。恒等变换不必多说,就是什么都不变。对数变换:以L/4
转载 2023-10-05 18:06:27
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你的问题漏掉了一些信息,所以我尽力回答了你的问题。在阐述我的答案时,我假设当你说“距离”时,你指的是现实中的距离,比如米、英尺、光年等等我有一个方法,只适用于“平面”图像(也就是说,图片不是从侧面捕捉的),但仍然有效。它依赖于PIL和NumPy库,PIL用于将图像加载到Python中,NumPy用于将图像转换为相对容易使用的三维数组。脚本使用两个给定点和距离公式计算图像上两点之间的距离(以像素为单
这是谷歌官方给我们提供的一个兼容低版本安卓设备的软件包,里面包囊了只有在安卓3.0以上可以使用的api。而viewpager就是其中之一利用它,我们可以做很多事情,从最简单的导航,到页面菜单等等。那如何使用它呢,与LisstView类似,我们也需要一个适配器,他就是PagerAdapter。看一下api的图片,  ViewPager的功能就是
转载 2024-01-22 12:10:56
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”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。结果越接近,就说明图片越相似。第一步,缩小尺寸。将图片缩小到8×8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。第二步,简化色彩。将缩小后的图片,转为64级灰度。也
原创 2013-09-25 17:51:21
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