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基于Aidlux的图片相似对比

印章检测流程:利用深度神经网络,提取印章深度特征,同时学习印章之间的相似,自己与自己相似,自己与其它不相似。1....Siamese网络Siamese网络是一种常用的深度学习相似性度量方法,它包含两个共享权重的CNN网络(说白了这两个网络其实就是一个网络,在代码中就构建一个网络就行了),将两个输入映射到同一特征空间,然后计算它们的距离或相似一一使用共享的卷积层和全连接层...,输出特征向量表示,然后计算相似。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似来训练网络的方法。...本文方法本文利用李生网络,把真章、假章同时输入进行学习,真与真相似为1;真与假相似为0,设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。

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OpenCV进行图像相似对比的几种办法

对计算图像相似的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: ---- 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标。...由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感较高,人眼对亮度对比差异的敏感较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况...SSIM(structural similarity)结构相似性,也是一种全参考的图像质量评价指标,它分别从亮度、对比、结构三方面度量图像相似性。 ?...在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量...一种基于局部方差和结构相似的图像质量评价方法[J]. 光电子激光,2008。

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比较两幅图像的相似的各种相似度量结果对比

对于人眼来说,很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中,我们很容易将它们与原始图像进行比较,并指出其中的扰动和不规则性。...在本文中,我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量,并对比相似的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak...rase(blur, org)) print("SAM: ", sam(blur, org)) print("VIF: ", vifp(blur, org)) 对于每一种噪声方法,我们可以看到下面的相似结果...在相似评分中,我们可以看到,与其他噪声方法相比,Salt and Pepper和Poisson的值更接近于理想值。类似的观察结果也可以从其他噪声方法和指标中得到。...利用这些相似指标来评估大量生成图像的再生质量,可以减少人工可视化评估模型的工作。 此外,相似度度量也可以判断和强调图像中是否存在的对抗性攻击。因此,这些分数可以用来量化这些攻击带来的干扰量。

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python之对比两张图像的相似

python之对比两张图像的相似 需求:在某个手机端项目中,有多个页面图片,但每个图片都做了相应的修改,由于这种图片非常多,高达上万张,每周有新的内容出现且需要回归。...writeLog方法为将对比失败的图片名称写入日志中。[该日志将会直接写入目标图片路径根目录] imageCompare方法为实际对比逻辑,阈值范围为0~1,越接近1表示图片相似越高。...') os.mkdir(logFloder) logPath = os.path.join(imgPath, f'图片对比结果/{logName}') return logPath...os.path.join(root, file)) needCompareImgDict[key] = tempList #### 遍历字典,将同个ID下的图片进行对比...】,疑似 {img_1_Name} 与 {img_2_Name} 两张图片一致,相似为:{round(confidence * 100, 2)}%" wirteLog

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文本相似 | 余弦相似思想

计算文本相似有什么用?...反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞,作为网站或者APP的运营者,不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里,挑几个典型广告文本,与它满足一定相似就进行屏蔽。...冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量的重复,相似可以帮我们删除这些重复内容,比如,大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序,你们可以感受一下 ?...余弦相似的思想 余弦相似,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度: ?...相似,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有?

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CLIP与DINOv2的图像相似对比

我们的目标是发现哪些模型在图像相似任务中真正表现出色。 CLIP 使用CLIP计算两幅图像之间的相似性是一个简单的过程,只需两步即可实现:提取两幅图像的特征,然后计算它们的余弦相似。...venv-similarity/bin/activate #Install required packages pip install transformers Pillow torch 接下来进行图像相似的计算...,获得的相似得分达到了96.4% DINOv2 使用DINOv2计算两幅图像之间的相似的过程与CLIP的过程类似。...locally faiss.write_index(index_clip,"clip.index") faiss.write_index(index_dino,"dino.index") 2、图像相似搜索...结果如下: 特征提取:CLIP:每秒70.7个图像,DINOv2:每秒69.7个图像,2者的计算密集都差不多。

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计算相似

在机器学习中,经常要度量两个对象的相似,例如k-最近邻算法,即通过度量数据的相似而进行分类。...在推荐系统中,也会用到相似的计算(当然还有其他方面的度量)。 本文中,将介绍业务实践中最常用的几种相似的度量方法。...基于相似性的度量 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼秩相关系数 肯德尔秩相关系数 余弦相似 雅卡尔相似 基于距离的度量 欧几里得距离 曼哈顿距离 1....如果向量指向相同的方向,余弦相似是+1。如果向量指向相反的方向,余弦相似为-1。 ? ? 余弦相似在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度,而不考虑文档的大小。...余弦相似和雅卡尔相似都是度量文本相似的常用方法,但雅卡尔相似在计算上成本较高,因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明,雅卡尔相似在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。

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余弦相似与欧氏距离相似(比较记录)

余弦相似公式: ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似就越小。 余弦相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 欧氏距离相似公式: ?...原理:利用欧式距离d定义的相似s,s=1 /(1+d)。 范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似越大。...欧式相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 总结: 余弦相似衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异,而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异,比如个人兴趣,可能数值对他影响不大,这种情况应该采用余弦相似 ,而物品的相似,例如价格差异数值差别影响就比较大,这种情况应该采用欧氏度量

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不同序列相似和一致对比(全局比对和局部比对)

一致相似 两条长度不同的序列做全局比对,然后计算全局比对中一致字符的个数和相似字符的个数,再除以全局比对的长度,就可以得到它们的一致相似度了。比如下面这两条序列: ?...首先做出它们的全局比对,比对中一致字符的个数是 4 个,全局比对长度 6,一致=67%。相似字符个数 1,相似就是(4+1)/6=83%。...把长度相同的两个序列计算一致相似的方法重新规范一下。尽管长度相同,但是做出的全局比对的长度并不一定等于序列的长度,比如下面这两条序列: ?...让两条序列先以最优的方式比对起来,再从全局比对中数出一致字符和相似字符的个数,除以全局比对的长度,来得到它们的一致相似

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文本相似计算_文本相似分析算法

Simhash 计算文档相似的算法, 比如用在搜索引擎的爬虫系统中,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档,比如新闻,很多不同新闻网的新闻内容十分相近,标题略有相似。如此问题,便可以应用Simhash 文档相似算法,查看两篇文档相似程度,删去相似高的web文档。 二....但是,使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似,将其扩展到海量数据的近重复检测中去,时间复杂和空间复杂都太大。...Java 代码实现: package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似,该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似

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句子相似计算

思路一:先求句向量,然后求余弦相似 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替,句子,当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。...np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似...denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二:求得词向量,计算词移距离WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小...如图,我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5(可以简单地用词频或者TFIDF进行计算),那么由于’Obama’和’president’的相似很高,那么我们可以给由’Obama’移动到’

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相似度度量标准之Jaccard相似

定义 Jaccard相似(杰卡德相似)是一个用于衡量两个集合相似程度的度量标准,他的定义如下:给定两个集合 ,那么我们记这两个集合的Jaccard相似 为: SIM(S,T)=|S\cap T...扩展 原始的Jaccard相似定义的仅仅是两个集合(set)之间的相似,而实际上更常见的情况是我们需要求两个包(bag,multiset)的相似,即每个元素可能会出现多次。...那么在这种情况下,Jaccard相似的分子就便成了取每个元素在两个包中出现的最小次数之和,分母是两个包中元素的数目之和。...比如\{a,a,a,b\},\{a,a,b,b,c\}之间的Jaccard相似就是(2+1)/(4+5)=33%。...应用 Jaccard的应用很广,最常见的应用就是求两个文档的文本相似,通过一定的办法(比如shinging)对文档进行分词,构成词语的集合,再计算Jaccard相似即可。

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