# Python图形相似匹配 在计算机视觉和图像处理领域,图形相似匹配是一个重要的任务。它可以用来实现物体识别、面部识别以及相似图像搜索等功能。本文将介绍如何使用Python进行图形相似匹配,主要通过一些常用的库来实现。 ## 1. 图形相似匹配概述 图形相似匹配的核心目标是衡量两张图片之间的相似程度。常见的相似度度量包括: - 余弦相似 - 欧氏距离 - 直方图比较 这些度量
原创 2024-09-04 03:44:23
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1、原理简单来说,模板匹配就是拿一个模板(图片)在目标图片上依次滑动,每次计算模板与模板下方的子图的相似,最后就计算出了非常多的相似; 如果只是单个目标的匹配,那只需要取相似最大值所在的位置就可以得出匹配位置; 如果要匹配多个目标,那就设定一个阈值,就是说,只要相似大于比如0.8,就认为是要匹配的目标。1.1 相似度度量指标差值平方和匹配 CV_TM_SQDIFF标准化差值平方和匹配 CV
openCV中特征提取的一些类的介绍FeatureDetetor(特征点提取)FeatureDetetor是opencv中的一个虚类,其在opencv中类的定义如下:class CV_EXPORTS FeatureDetector { public: virtual ~FeatureDetector(); void detect( const Mat& im
余弦相似计算字符串相似率功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中。这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻               或者一样的新闻,那就不存储到数据库中。(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中
转载 2023-07-15 21:19:50
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Jaccard similarity coefficient(杰卡德相似系数): 两个集合A和B的交集元素在A,B的并集中所占的比例,称为两个集合的杰卡德相似系数Correlation coefficient(相关系数):准确率、召回、Fscore:Hinge Loss:$L(y(wx + b)) = [1 - y(wx + b)]_+$Log Loss:$ Loss(y, f(x))
### 实现Python SIFT图形相似百分比 作为一名经验丰富的开发者,我将为你介绍如何使用Python实现SIFT图形相似百分比。SIFT(尺度不变特征变换)是一种用于图像处理和计算机视觉中图像特征提取的算法。通过使用SIFT算法,我们可以比较两张图像之间的相似并得出一个百分比。 #### 整体流程 整个流程可以分为以下几个步骤: 1. 加载两张待比较的图像 2. 使用SIFT
原创 2024-01-13 09:23:53
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目录一.Matplotlib介绍安装Matplotlib介绍作用Matplotlib安装二.使用Matplotlib绘制基本图形 1.折线图折线图绘制折线图特点2.plt基本方法——图形的基本设置方法中文显示问题及负数显示使用Jupyter的plt.show()不直接显示图像问题添加注释文本3. 条形图条形图绘制条形图特点 4.饼图饼图绘制饼图特点5.直方图直方图绘制直方图特点
# 实现 Python 音频波形相似对比 ## 简介 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何实现 Python 音频波形相似对比。这对于刚入行的小白来说可能比较复杂,但只要按照我的步骤和代码示例,你也能轻松完成。 ### 流程图 ```mermaid flowchart TD Start --> 下载音频文件 下载音频文件 --> 读取音频波形 读取音频波形 -->
原创 2024-07-05 04:22:43
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概述DTW (Dynamic time warping)算法是可以度量两个独立时间序列的相似的一种方法。曾被广泛应用在单词音频的匹配上。该方法主要用来解决在两段序列的时长不同的情况下,进行相似的判断。 上图中,左侧时长相等,可以逐一进行欧式距离的计算,右侧则是时长不等,经过DTW之后得到的结果,可以看出来两个序列并不是一一对应的。 再比如上面左图,要得到蓝色序列与红色序列的相似,因为可以看出
目录相关滤波相关滤波在目标跟踪的应用MOSSE滤波器MOSSE的训练与更新关于PSR相关滤波相关滤波源于信号处理领域,两个信号越相似,则他们的相关性就越大。假设有两个信号f和g,则这两个信号的相关性为: 相关滤波在目标跟踪的应用其实上述式子就是两个函数的卷积,由卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积可简化为:        
一、bm25的应用和基础医学领域,BM25算法的应用,文档分类,相似识别以及疾病、手术等实体的相似匹配。文档的处理相对简单,可以直接调用相关算法包,实体单词的相似匹配需要对文本做相关的处理。对比研究,在文档中,表示特征的主要是单词,而在实体名词(疾病、手术、药品名称)中,表示特征的是字或者由n-gram切分的元素,当用字表示特征时,文本的语义会丢失,所以我建议用字和n-gram(n>=
安装IDLE (Python GUI)时,默认的编码是ascii,当程序中出现非ascii编码时,python的处理常常会报这样的错UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x?? in position 1: ordinal not in range(128),python没办法处理非ascii编码的,此时需要自己设置将python
# Java中两个几何图形相似的计算方法 在计算机视觉和图形处理中,图形相似计算是一个常见的需求。在这篇文章中,我们将探讨如何在Java中计算两个几何图形相似。我们将涵盖以下几个方面: 1. 概述几何图形相似的定义 2. 计算两个几何图形间的特征 3. 基于特征比较相似 4. Java代码示例 5. 总结 ## 1. 概述几何图形相似的定义 几何图形相似通常可以通过比较
原创 10月前
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推荐算法准确度度量公式:其中,R(u)表示对用户推荐的N个物品,T(u)表示用户u在测试集上喜欢的物品集合。集合相似度度量公式(N维向量的距离度量公式):Jaccard公式:其中,N(u)表示用户u有过正反馈的物品集合。余弦相似公式:UserCF公式:其中,S(u,k)表示和用户u兴趣最接近的K个用户集合;N(i)表示对物品i有过正反馈的用户集合;w(u,v)表示用户u和用户v的兴趣相似;r(
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。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
用于自然语言推理的增强型 LSTMgithub: https://github.com/daiyizheng/shortTextMatch/blob/master/src/DL_model/classic_models/models/ESIM.py本文作者提出了基于LSTM的ESIM模型,该模型优于之前所有的模型。ESMI主要通过链式LSTM(作者也提到了Tree LSTM结构的模型HIM,但是不
1. ERNIE简介这里的ERNIE(包括后面介绍的都是指的ERNIE1.0)是指百提出的知识增强的语义表示模型 ERNIE(Enhanced Representation from kNowledge IntEgration),而且发布了基于 PaddlePaddle 的开源代码与模型 。 ERNIE在结构上和BERT是一样的,只是改进了BERT的预训练阶段,增加了实体等先验知识,而且在大型中
1. 模板匹配模板匹配就是在图像A中寻找与图像B最相似的部分,一般将图像A称为输入图像,图像B称为模板图像。操作方式是B在A图像上从左到右自上而下滑动,遍历所有的像素。模板匹配函数:result = cv2.matchTemplate( image, temp1, mothod[,mask] )iamge::原始图像,必须为8bit或者32bit浮点图像。temp1:模板图像,必须与原图同类型,并
短文本语义匹配/文本相似框架(SimilarityNet, SimNet),基于bow_pairwise模式及框架原理介绍 一、简介短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是百一个计算短文本相似的框架,可以根据用户输入的两个文本,计算出相似得分。1.1 示例句子1 句子2 相似 车头 如何 放置 车牌 前 牌照
有两种思路:采用ad-hoc检索方式1.首先获取原有的数据集qa-pairs2.用户提出的问题,进行预处理后,先从数据集中获取,相关的10个预选答案,可以采用Lucene全文检索方法。3.之后采用深度文本匹配模型(drmm),从10个预选答案中选出分数最高的答案作为最终的答案。参考:https://www.chedong.com/tech/lucene.htmlA Deep Relevance M
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