一、向量相关性这里先说向量相关性是因为，在人脸识别时，我们采取的策略是将一个人脸输入进网络后，得到一组特征向量，将这组特征向量与特征向量库中的其他人脸作损失比较，并规定相应的阈值来判断是否为某某。什么是向量相关性？一般来说，我们认为向量相关性（差异：可以用距离或相似度衡量）是两个向量间的夹角大小，在同一坐标系中：夹角为90°时，两个向量相乘结果为0，我们认为两个向量是不相关的。当夹角在（0-90°
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2024-08-09 16:27:50
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1.cosin相似度（余弦相似度）from PIL import Image
from numpy import average, linalg, dot
def get_thumbnail(image, size=(30, 30), greyscale=False):
image = image.resize(size, Image.ANTIALIAS)
if greysca
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2023-11-30 13:57:15
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# Java使用OpenCV比对两张照片中人脸相似度
随着人脸识别技术的不断发展，人脸比对应用已经逐渐渗透到各个领域，从安全监控到社交网络。因此，学习如何使用Java结合OpenCV进行人脸相似度比对，是一个非常实用的技能。本文将详细介绍如何在Java中使用OpenCV库进行人脸比对，并通过代码示例来帮助大家理解。
## 环境准备
在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：
1. **J
如何判断两张图是否相似？ 查到了很多算法，流程都是“特征提取”，“特征对比”。以下列出了三个常见算法的浅显的介绍，平均哈希算法平均哈希算法是三种Hash算法中最简单的一种，它通过下面几个步骤来获得图片的Hash值，这几个步骤分别是(1) 缩放图片；（2）转灰度图; (3) 算像素均值；（4）根据相似均值计算指纹。具体算法如下所示: 得到图片的ahash值后，比较两张图片ahash值的汉明距离，通
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2024-01-22 11:30:41
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# 本地部署 OpenCV 使用 Java 比对两张照片的相似度
在计算机视觉领域，比对图像之间的相似度是一个常见的问题，可以广泛应用于面部识别、图像搜索以及图像去重等场景。本文将介绍如何在本地使用 OpenCV 和 Java 来实现两张照片的相似度比对，并提供相关的代码示例。
## 1. OpenCV 简介
OpenCV（Open Source Computer Vision Librar
本文中所提及的代码往往只有一行或短短几行就可能完成某种效果和功能，当我们不知道答案的时候，通常会花费了我们很多时间去google或baidu来寻找。这里对遇到的问题作个记录整理下，方便以后的查找，同时也希望能帮到你，当然更多的可能是你已经知道答案了，下面的对你来说 so easy 1. &n
关于此项目的需求《人证比对》需求。那么这里一定牵涉到人脸的识别，识别出人脸，然后实时的拿到人脸，再去跟身份证的头像做比对。比对出一个结果值来，如果这个结果值特别像一个人，那么我们就认为它是一个人。（本文用Android 程序实现）实现身份证与人脸实时比对判断是否是一个人的Android Demo. 身份证读卡 第一个就是要读取到身份证信息。拿到照片数据、身份证数据（比如身份证号码、年龄
人脸融合搭载颜值评分，旷视科技七夕H5来袭 人工智能时代，AI+七夕的玩法层出不穷，趁着浓情七夕的到来，Face++最新H5小作品也终于面世啦！这一次Face++把人脸融合、颜值评分的功能结合起来，实现趣味效果的独此一家。我们一起来看看是怎么实现的吧！ 程序的操作非常简单，只需要把牛郎和织女的照片放进去就可以了，在这里我们把邓超和孙俪的照片作为模板，看看模范夫妻一家谁的颜值更高。果然两位都
# 本地部署OpenCV并使用Java比对两张照片的相似度
在这篇文章中，我将带领你完成在本地部署OpenCV以及使用Java比对两张照片相似度的全过程。以下是我们的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
|--------------------------|--------
简介有一款游戏叫《大家一起来找茬》不知道大家有没有玩过，就是给出2张相似图片，在规定的时间内找出图片上有几处不同并标记出来。本文将介绍如何通过opencv替代肉眼快速找出准确的答案。材料准备通过搜索引擎，找出要比较的素材。如下
将素材裁剪成2张图片
// ubuntu 系统命令裁剪
convert -crop 50%x100% image01.jpg image01.png上面命令将生成image
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2024-01-07 11:05:33
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引言：在OpenCV中，模板匹配是一种图像处理技术，用于在一个大的图像中查找和定位一个小的目标图像（也称为模板）。通俗而言，就是通过一张图片找到和另一张图片相似的部分。从此章开始，opencv系列所有的之后更新的博客都会更注重实际应用，而不是仅仅简单讲解一个小方法是怎么应用的，会涉及到一些其他的方法，对于有些可能出现的代码看不懂的问题，我会放在文章的最后一节。代码实战：在模板匹配中，我们首先选定一
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2023-10-23 10:37:30
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万张照片查找相似度 Java
在如今数据量急剧增加的时代，处理大量图像数据已成为许多应用的需求。在这篇博文中，我将探讨如何利用 Java 技术实现“万张照片查找相似度”的问题。随着计算机视觉和图像处理技术的迅猛发展，开发简单高效的相似度查找算法已基本成为可能。
### 背景定位
近年来，图像检索技术经历了多个阶段的演进。从最初基于内容的图像检索（CBIR）到现代的深度学习方法，技术已日益成熟
# Java人脸照片相似度SDK
人脸识别技术在现代社会中得到了广泛应用，其中人脸照片相似度的计算是其中一个重要的应用场景。Java人脸照片相似度SDK是一种方便快捷的工具，可以帮助开发者快速计算两张人脸照片的相似度。本文将为您介绍Java人脸照片相似度SDK的基本原理和使用方法，并提供相应的代码示例。
## 什么是Java人脸照片相似度SDK？
Java人脸照片相似度SDK是一种基于Jav
原创
2023-12-30 08:18:11
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在人脸识别中，我们通常采用欧氏距离和余弦距离来衡量人脸特征的相似度，判别是否为同一个人。欧氏距离欧氏距离比较简单，采用欧氏公式直接计算两个点之间的距离，如下：代码：diff = np.subtract(feature1, feature2)
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(diff)))feature1.shape 和feature2.shape 为(n, )&nb
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2023-09-05 14:02:45
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# Java 中人脸相似度对比方案
在人脸识别与处理的应用中，判断两张人脸的相似度是一个重要的任务。这一能力可以用于安全系统、社交媒体、在线身份识别等多个场景。本文将详细探讨如何使用 Java 实现两张人脸的相似度对比，包括代码示例和相关算法的分析。
## 1. 问题背景
随着人脸识别技术的发展，越来越多的应用需求对人脸相似度的检测和比较提出了要求。例如，在社交媒体中，通过相似度评分可以进行
原创
2024-10-27 05:23:39
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# Java实现两张照片的比对
## 引言
随着数字摄影技术的普及，人们在日常生活中拍摄的照片数量急剧增加。然而，随着照片数量的增加，如何高效地比对和查找相似的照片成为了一个挑战。本文将介绍如何使用Java编程语言实现两张照片的比对，并提供代码示例。
## 比对算法
照片比对算法是通过计算照片之间的相似度来判断它们的相似程度。一种常用的比对算法是结构相似性（SSIM）算法。SSIM算法通过
原创
2023-11-19 08:03:04
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大家都基本都用过给百度或者谷歌一张图片，搜索相关的图。这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。这里的关键技术叫做”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
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2023-11-14 18:55:17
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# iOS中如何进行两张照片的对比
在现代手机应用中，照片对比是一个常见的功能。在许多场景下，比如图像编辑、质量检查或应用审查，我们希望能够快速对比两张照片的不同之处。本文将介绍如何在iOS应用中实现这一功能，并提供示例代码及说明。
## 实际问题背景
用户常常需要在两张相似的照片之间进行对比，比如在选择编辑效果前预览效果的变化，或者检查两个版本之间的差异。为了提供更好的用户体验，我们可以在
iPhone 手机一直以来都受到广大果粉的青睐，尤其是它不凡的拍照效果，虽然比不上相机，但是大家为了方便，很多时候还是习惯用苹果手机来拍照的。于是随着时间的积累，手机中的照片也就越来越多，那么如果有一天不小心删除了手机中重要的照片怎么办呢?要是永久删除了，iPhone手机中的照片还能恢复吗?面对这样的问题，我们请教了专业人士，行家告诉我们苹果手机中永久删除的照片是可以恢复的，由于iPhone系统在
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2023-08-03 21:15:20
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Fisherfaces使用LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)实现人脸识别。线性判别识别最早由Fisher在1936年提出，是一种经典的线性学习方法，也称为“Fisher判别方法”。一、基本原理 线性判别分析在对特征值降维的同时考虑类别信息。其主要思路为：在低维表示下，相同的类应该紧密聚集在一起；不同的类应该尽可能的分开且距离应尽可能远。即线性判别分析要
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2024-03-06 11:05:22
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