需求是库内存有部分版权图片，现在搜索网上是否有侵权图片。因此从网上跑去大量图片和库内的版权图片比较，由于比较数量大，对效率有一定的要求。方法1： 关键点匹配（Keypoint Matching） 一张图像的某些部位可能蕴含比其它部位更多的信息，如边缘，角点。因此我们可以利用一些算法提取图像的关键点信息进行比较。SIFT，ORB，SURF，GIST都是此类提取关键点信息算法。这些算法的准确率要高，但
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2024-04-07 21:15:24
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最近在做图像算法，对图像性能指标进行测试。主要包括PSNR（峰值信噪比）、NC（归一化相关系数）、SSIM（结构相似性）等，下面对这三个指标做简单介绍。 PSNR：峰值信噪比，一种评价图像的客观标准，用来评估图像的保真性。峰值信噪比经常用作图像压缩等领域中信号重建质量的测量方法，它常简单地通过均方差（MSE）进行定义，使用两个m×n单色图像I和K。PSNR的单位为分贝dB。计算公式如下：
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2024-08-27 16:08:25
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在图像处理中，巴氏系数可用于进行相似图像匹配。 巴氏系数公式：BC(p,q) = ∑√p(x)q(x) BC为巴氏系数计算结果，p、q分别为两张图像在直方图上同一位置的概率分布，巴氏系数结果范围为(0~1)，0为完全
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2024-06-19 08:36:37
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1 SSIM（结构相似性度量）（Structural Similarity）图片变换之后，度量失真图像（distorted image）的质量如何，需要对它进行图像质量评价（image quality assessment），这可以用作神经网络中的损失函数来度量生成图片的质量。这是一种全参考的图像质量评价指标，分别从亮度、对比度、结构三个方面度量图像相似性。 在图像质量评估之中，局部求SSIM指数
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2023-12-10 08:46:31
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一、bm25的应用和基础医学领域，BM25算法的应用，文档分类，相似度识别以及疾病、手术等实体的相似度匹配。文档的处理相对简单，可以直接调用相关算法包，实体单词的相似度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>=
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2023-12-12 22:27:56
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图像匹配是指：通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点。图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。模版匹配：基于像素的匹配，用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和 2D 卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在每一个位置对模板图像和与其对应的输入图像的子区域进行比较。OpenCV 提供了几种不同的比较方法。返回的结果是一个灰度图像，每一个像素值表示了
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2023-11-10 09:14:43
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OpenCV 学习笔记（模板匹配）模板匹配是在一幅图像中寻找一个特定目标的方法之一。这种方法的原理非常简单，遍历图像中的每一个可能的位置，比较各处与模板是否“相似”，当相似度足够高时，就认为找到了我们的目标。在 OpenCV 中，提供了相应的函数完成这个操作。matchTemplate 函数：在模板和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 minMaxLoc 函数：在
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2023-10-31 13:14:04
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尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1、SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完
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2024-08-27 17:39:21
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模板匹配模板匹配就是在整个 图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域 所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像S（源图像） 工作方法：在待检测图像上，从左到右，从上到下，计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大 匹配算法：TM_SQDIFF: 使用平
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2024-01-30 20:35:05
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一。基本概念 图像相似度计算就是对两幅图片之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相似程度，这也是图像分类的基础。如下面这幅图像的两位人头虎身兽，用不同的算法进行相似度计算，相似度在60%~87%之间~~ 二。算法总结计算图像相似度的算法有很多，常见的有以下几种：1。基于直方图。直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布，是一种入门级的图像相似度计算方法。该算法计算过程
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2023-12-11 12:36:26
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数据相似性检测算法
1、引言 "数据同步算法研究"一文研究了在网络上高效同步数据的方法，其中有个前提是文件A和B非常相似，即两者之间存在大量相同的数据。如果两个文件相似性很低，虽然这种方法依然可以正常工作，但数据同步性能却不会得到提高，甚至会有所降低。因为会产生部分元数据和网络通信消耗，这在两个文件完全不相关时尤为明显。因此，同步数据前需要计算种子文件(seed file
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2023-11-17 15:28:26
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1、语音识别实现原理：数据库概括的说，语音识别的原理其实并不难理解，原理上和指纹识别的原理相同：设备收集目标语音，然后对收集到的语音进行一系列处理，得到目标语音的特征信息，然后让特征信息与数据库中已存数据进行相似度搜索比对，评分高者即为识别结果。然后通过其他系统的接入来完成设备的语音识别功能。 如果你对语音识别的兴趣不高，那么知道这样的大致原理已经足够。事实上，语音识别的
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2023-12-30 15:22:41
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0 引言问题背景：大量的工程实践表明，点云匹配关系的求解是一个非常复杂而困难的问题。其核心点在于找到一种映射方法，该方法将某个点映射到一个有限m维的特征向量，
A = {a1，a2，a3，…，am}. 基于某种距离度量的方法，比如欧式距离法，计算A与任意某B的距离值距离值为distance = |A-B|.若A与B的距离值与两点在几何及
拓扑上的相似性呈正相关，该相关系数越接近1（或者-1，效果相
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2024-04-29 18:06:18
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文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于bm25算法。 直接调用rank_bm25：im
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2024-06-03 11:06:34
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大数据系统与大规模数据分析学习笔记（相似度计算） 寻找相似项过程：1. Jaccard相似度 定义 Jaccard 相似度计算公式：J(A,B)=(A交B)/(A并B)2. shingling将文档用短字符集合来表示2.1 k-shinglecharacter 级别：包括空格word 级别：不包括空格和逗号句号符2.2 k 值大小的选择如果文档由邮件组成，那么选择 k = 5 比较合适。如果文档比
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2024-04-12 12:26:58
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图像匹配的方法主要分为基于灰度值相关和基于特征提取。基于像素匹配： 基于灰度值相关的方法直接对原图和模板图像进行操作，通过区域属性（灰度信息或频域分析等）的比较来反映他们之间的相似性。基于灰度的图像匹配具有速度、定位精度、误差估计等数据的输出。但是这种方式普遍存在的缺陷是时间复杂度高、对比图像尺寸敏感等。原理： NCC是一基于灰度相关的算法，具有不受比例因子误差影响和抗白噪干扰能力等优
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2024-01-05 16:49:27
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我们在之前讨论OpenCV的轮廓以及直方图时已经接触过类似的匹配，事实上，它们原理基本上差不多，都是用一幅模板图像和原图进行匹配，从而找到原图中相应的地方，作为OpenCV中的一种最基本的目标识别的方法，模板匹配有其一定的作用，今天我们来具体的进行讨论。模板匹配是一种用于在较大图像中搜索和查找模板图像位置的方法。为此，OpenCV带有一个函数cv.matchTemplate()。它只是将模板图像滑
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2024-02-23 10:28:16
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py基础系列（三）：python容器数据类型（下）可变类型和不可变类型不可变数据类型可变数据类型不可变数据变量之间的赋值可变数据变量之间的赋值问题不可变类型可以作为键浅复制和深复制浅复制深复制 可变类型和不可变类型Python数据类型又可分为： 不可变数据类型 和 可变数据类型 。不可变数据类型不可变数据类型的学术定义是：如果变量的值发生了改变，其对应的内存地址也会发生改变，这种数据类型称为不可
翻译摘要汉语拼写检查（CSC）是检测和纠正汉语自然语言拼写错误的一项任务。现有的方法试图将汉字之间的相似性知识融合起来。然而，它们将相似性知识作为外部输入资源或者仅仅作为启发式规则。本文将语音和视觉相似性知识引入汉语拼写检查（CSC）语言模型中。模型在字符上构建一个图，然后SpellGCN学习将该图映射到一组互相依赖的字符分类器中。这些分类器应用于由另一网络(例如BERT)提取的表示，使得整个网络
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度，最后就计算出了非常多的相似度； 如果只是单个目标的匹配，那只需要取相似度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，只要相似度大于比如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
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2023-09-03 13:48:33
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