# Python实现颜色相似度计算的科普文章
颜色在我们的日常生活中扮演着重要的角色，从艺术创作到数据可视化，颜色的选择和匹配都至关重要。当我们要判断一个颜色与另一个颜色的相似度时，我们可以使用RGB（红绿蓝）模型来进行分析。本文将介绍如何使用Python计算颜色相似度，并使用代码示例来说明这一过程。
## 1. 颜色表示
在RGB模型中，颜色通过三个数值来表示，分别对应红色、绿色和蓝色的强
Python 列表id 函数列表创建列表访问单个元素切片（slice）和索引常见的列表操作和函数可变性和内存问题列表作为函数参数列表对比 …字典集合元组 Python 列表Python 列表（list）和某些与列表类似的数据结构之间似乎有很多混乱。列表是什么？它与元组（tuple）和集合（set） 相比如何？字典（dict）呢？可变性是什么？什么是迭代器（iterator），它们值得关注吗？本文
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2024-10-09 12:56:29
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00. 目录文章目录00. 目录01. RGB概述02. RGB色彩模式03. RGB应用场前运用最广的颜色系统之一。02. RGB色彩模式RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每
原创
2022-03-16 11:05:24
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00. 目录文章目录00. 目录01. RGB概述02. RGB色彩模式03. RGB应用场景04. RGB彩色立方图05. 附录01. RGB概述RGB色彩模式（也翻译为“红绿蓝”）是工业界的一种颜色标准，是通过对红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。02. RGB色彩模式RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每
原创
2021-09-02 14:39:39
1879阅读
题目图片相似度
输入两个由0和1构成的 3*3的矩形, 如果两个矩形同坐标的值相同, 则为像素点相同
相似度为两个矩形(相同像素点/总像素点) * 100%
求图片相似度
样例输入:
1 0 1
0 0 1
1 1 0
1 1 0
0 0 1
0 0 1
样例输出:
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2024-06-03 09:40:56
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前言：昨天被面试官问到了opacity和rgba的区别，突然想起很久以前遇到的一个有关这方面的问题。本文先讲解两者的区别，再来结合这个问题说说两者的应用场景。区别一opacity和rgba最大的区别：opacity具有继承性，rgba不具有继承性。 区别很明显，左图中红色的子元素继承了父元素的不透明度opacity，右图子元素未继承父元素的
一、两个三维坐标的距离r3=(r1-r2)/256g3=(g1-g2)/256b3=(b1-b2)/256diff=sqrt(r3r3+g3g3+b3*b3)值越大，相似度越小；值越小，相似度越大！也可以把上面用1减去，保持值和相似度一致百分比就是上面得到的值除以那个值的极限最大值。sqrt(r3r3+g3g3+b3b3)/sqrt(255255+255255+255255)二、VB参考代码Pri
原创
2019-07-30 11:42:42
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而创建的效果，混合后的亮度及饱和度取决于基色，但色相取决于混合色。其关于色相混合的Python实现是，背景变换到HSV然后直接替换色相H，再变换到rgb空间。并且实验GIMP软件（类似ps的开源软件），其效果也是如此。（代码来自layeris）
def hue(self, target_hue):
image_hsv_data = matplotlib.colors.rgb
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2023-09-28 12:35:29
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RGB to HSI I=(R+G+B)/3; S=1-3*min(R,G,B)/(R+G+B); H = cos^(-1)((0.5*((R-G)+(R-B))) / ((R-G)^2 + (R-B)*(G-B))^(0.5)) If S = 0; H =0 ; If B > G; H=3...
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2014-04-16 20:10:00
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RGB to HSII=(R+G+B)/3;S=1-3*min(R,G,B)/(R+G+B);H = cos^(-1)((0.5*((R-G)+(R-B))) / ((R-G)^2 + (R-B)*(G-B))^(0.5))If S = 0; H =0 ;If B > G; H=360-H;HSI to RGBIf 0 < H <= 120 then
B = 1/
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2014-04-16 20:11:00
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RGB to HSV The R,G,B values are divided by 255 to change the range from 0..255 to 0..1: R' = R/255 G' = G/255 B' = B/255 Cmax = max(R', G', B') Cm...
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2014-04-14 15:25:00
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一、第一种对比方式第一种对比方式是：取出两张 bitmap 中的所有像素，然后一一进行对比。匹配的点除以总点数就能得到一个相似度。代码如下：object SimilarityUtils {
fun similarity(bitmap1: Bitmap, bitmap2: Bitmap): Double {
// 获取图片所有的像素
val pixels1 =
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2023-09-06 11:34:02
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""" 基于gensim模块的中文句子相似度计算思路如下： 1.文本预处理：中文分词，去除停用词 2.计算词频 3.创建字典（单词与编号之间的映射） 4.将待比较的文档转换为向量（词袋表示方法） 5.建立语料库 6.初始化模型 7.创建索引 8.相似度计算并返回相似度最大的文本 """代码下载地址：https://github.com/yip522364642/ChineseSimilarity-
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2024-01-11 13:38:45
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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度。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
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2023-12-15 10:21:16
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相似度算法主要任务是衡量对象之间的相似程度，是信息检索、推荐系统、数据挖掘等的一个基础性计算。现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。1、欧式距离欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离），在二维和三维空间中的欧氏距离就是两
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2023-09-28 13:56:45
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开篇废话心情烦躁，换了一个特别吵的办公室，看来是时候离开了。。本想写完所有冈萨雷斯的学习笔记后去找工作，但时不我待，边找遍边学吧，学习是没有尽头的。
CIERGB
CIE RGB 具体信息已经在Day8中介绍，详情点击以下链接： CIE XYZ CIE RGB
sRGB
sRGB色彩空间是惠普与微软于1996年一起开发的用于显示器、打印机以及因特网的一种标准
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2015-03-30 09:29:00
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基础知识：色调、色饱和度、色相 彩电的亮度、色调、色饱和度各指什么？ 亮度：亮度表示某种颜色在人眼视觉上引起的明暗程度，它直接与光的强度有关。光的强度越大，景物就越亮；光的强度越小，景物就会越暗。亮度表现了光能量的大小，也称辉度。 色调：色调表示光的颜色，它决定于光的波长。实际上，可见光的各色波长范围之间的界限并不十
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2023-10-12 23:04:25
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向量空间模型VSM：VSM的介绍：一个文档可以由文档中的一系列关键词组成，而VSM则是用这些关键词的向量组成一篇文档，其中的每个分量代表词项在文档中的相对重要性。VSM的例子：比如说，一个文档有分词和去停用词之后，有N个关键词（或许去重后就有M个关键词），文档关键词相应的表示为（d1,d2,d3,...,dn），而每个关键词都有一个对应的权重（w1,w1,...,wn）。对于一篇文档来说，或许所含
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2024-06-22 18:28:43
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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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一、基于距离的度量“异常值”通常指具有特定业务意义的那一类特殊的异常值。噪声可以视作特性较弱的异常值，没有被分析的价值。噪声和异常之间、正常数据和噪声之间的边界都是模糊的。异常值通常具有更高的离群程度分数值，同时也更具有可解释性。1.1 基于单元的方法k近邻方法的一种延申版基于距离的异常检测有这样一个前提假设，即异常点的 近邻距离要远大于正常点。解决问题的最简单方法是使用嵌套循环。 第一层循环遍
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2024-03-05 23:52:59
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