内容简介：1.感兴趣区域(ROI)2.掩码(mask)3.例程：初级融合（直接将logo复制到图像的感兴趣区域）圆形ROI（首先新建一个掩码图像，再将logo复制到图像的感兴趣区域，只有掩码中非0部分有效）高级融合（对掩码进行针对性处理）图像基本运算中图像加法的掩码操作。先上ppt：代码：见注释#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
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2024-09-24 12:49:37
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余弦距离
原创
2022-12-06 11:13:37
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算法文章汇总 余弦距离（也称为余弦相似度）： 用向量空间中两个向量夹角的余弦值 作为衡量两个个体
间差异的大小的度量。向量：多维空间中有方向的线段，如果两个向量的 方向一致，即夹角接
近零，那么这两个向量就相近 。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向
量的夹角。 &
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2023-10-12 12:19:48
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(目录) 欧式距离 欧式距离也称为欧几里得距离或者欧几里得度量，是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离就是两点之间的距离。 二维： x = \(\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}\) $（x_2,y_2）$到原点的欧式距 ...
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2021-01-22 18:14:00
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# Java 余弦距离实现指南
余弦距离是衡量两个向量相似度的一种方式，通常用于文本分析和机器学习领域。今天，我将手把手教会你如何在 Java 中实现余弦距离。
## 流程概览
下面是实现余弦距离的步骤：
| 步骤编号 | 操作 | 描述 |
| -------- |
# Python余弦距离科普
## 1. 介绍
在计算机科学领域，余弦距离（Cosine Distance）是一种用于衡量两个向量之间相似度的指标。余弦距离利用向量之间的夹角来度量它们的相似性，范围在0到1之间，值越接近1表示相似度越高，值越接近0表示相似度越低。
余弦距离经常被用于文本相似度、图像处理、推荐系统等领域，尤其是在自然语言处理中。本文将通过代码示例详细介绍Python中如何计算
原创
2024-01-28 06:11:00
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# 实现“Java余弦距离”的指南
在这篇文章中，我们将把实现“余弦距离”的过程分成几个步骤，并详细讲解每一个步骤需要做的事情和对应的代码实现。余弦距离常用于计算两个向量之间的相似度。具体来说，它计算的是两个向量夹角的余弦值，值越接近1表示两个向量越相似，值越接近-1表示越不相似。我们将用Java语言来实现余弦距离的计算。
## 流程概述
首先，了解整个实现过程的步骤是非常重要的。以下是实现
## 余弦距离与 Python 实现
在数据科学和机器学习中，衡量不同数据之间的相似性是一个重要的任务。余弦距离（Cosine Distance）是一种常用的相似度度量方法，它通过计算两个向量之间的余弦值来衡量它们的相似性。本文将介绍余弦距离的基本概念，并提供 Python 实现的示例。
### 什么是余弦距离？
余弦距离基于余弦相似度（Cosine Similarity），公式为：
\[
原创
2024-10-25 04:25:49
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字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度，它是定义在向量空间模型(Vector Space Model)中的。余弦相似度用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫”余弦相似性”。具体算法请看：https://baike.baidu.com/item/%E4%BD%
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2023-08-14 14:53:09
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1.余弦相似度可用来计算两个向量的相似程度对于如何计算两个向量的相似程度问题，可以把这它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越
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2023-06-20 16:37:57
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夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：(2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦 类似的，对于两个n维样
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2023-07-02 16:42:15
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ABS 用途：返回某一参数的绝对值。 语法：ABS(number) 参数：number 是需要计算其绝对值的一个实数。 实例：如果 A1=-16，则公式“=ABS(A1)”返回 16。 ACOS 用途：返回以弧度表示的参数的反余弦值，范围是 0~π。 语法：ACOS(number) 参数：number 是某一
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2024-03-21 19:50:14
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faiss是Facebook开源的相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库 faiss不直接提供余弦距离计算，而是提供了欧式距离和点积，利用余弦距离公式，经过L2正则后的向量点积结果即为余弦距离，所以利用faiss计算余弦距离需要先对输 ...
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2021-10-28 17:53:00
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前言：本篇文章总结中用到很多其他博客内容，本来想附上原作链接，但很久了未找到，这里关于原创性均来源于原作者。分治法分治策略的思想：顾名思义，分治是将一个原始问题分解成多个子问题，而子问题的形式和原问题一样，只是规模更小而已，通过子问题的求解，原问题也就自然出来了。总结一下，大致可以分为这样的三步：分解：将原问题划分成形式相同的子问题，规模可以不等，对半或2/3对1/3的划分。 解决：对于子问题的解
余弦相似度计算公式：python代码找出相似文章用TF-IDF算法可以自动提取关键词。除了找到关键词，怎么找到与原文章相似的其他文章。比如，"百科TA说"在词条最下方，还提供多条相似的文章。为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似度"(cosine similiarity)。什么是"余弦相似度" ？余弦相似度百度百科：余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。余
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2024-05-08 08:57:40
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在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，宠用余弦相似度来表示。余弦相似度的取值范围时[-1,1],相同的两个向量之间的相似度为1，如果希望得到类似的距离的表示，将1减去余弦相似度即为余弦距离，因此，宇轩距离的取值范围为[0,2],相同两个向量余弦相似度为0.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离呢？？？对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为：
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2023-11-09 01:27:13
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opencv中标准Hough变换检测出的直线参数 前几天在图像处理中用到了opencv的函数检测图像中的直线，当时对于获取的直线参数有一点点误解。 首先，简单的介绍下Opencv中的hough变换： Opencv支持两种不同形式的hough变换：标准hough变
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2024-07-31 13:26:47
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1、欧式距离与余弦距离 对于两个向量 A和B ，其余弦相似度定义为 即两个向量夹角的余弦，关洼的是向量之间的角度关系，并不关心他们的绝对大小，真取值范围是［-1, 1］ 总体来说，欧氏距离体现数值上的绝对差异，而余弦距离体现方向上的相对差异。越接近于1说明两个样本的相对方向越相似，相反越靠近于-1，说明两个样本的方向越不一样。1）例如，统计两部剧的用户观看行为，用户A的观看向量为(0,1)，用户B
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2024-09-13 06:16:43
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5.2自然语言处理觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me
2.3词嵌入的特性 properties of word embeddingMikolov T, Yih W T, Zweig G. Linguistic regularities in continuous space word representations[J]. In HLT-NAACL, 2013.词嵌入可以用来解
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2024-10-29 10:20:58
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
