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图片相似性匹配中的特征提取方法综述

入职以来主要负责部门内基于大规模图像和视频检索、匹配的恶意内容过滤算法。 一、引言 图片相似性匹配，即对比两张图片的相似程度，可以用于图片搜索、聚类、版权保护、恶意图片过滤等应用。 本文主要介绍用于图片相似性匹配的特征各类特征提取方法。 对于图片的相似性匹配，可根据匹配的形式分为四个层次，分别概括如下： 1.像素级别相似：两张图片每个对应像素值完全相等，直接表现就是两张图片文件在二进制内容上完全一致。 2. 下面本文着重介绍用于各个层次图片相似性匹配技术的特征提取方法。 二、图片相似性匹配中的特征提取 2.1 全局视觉相似 两张像素级相似的图片经过缩放和压缩等操作后，视觉上保持基本一致，但图片本身的像素值数据差异较大。

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    自动化办公 | 快速从Excel中提取图片并匹配命名

    这是他给出的示例文件，其中F列的商品编码，G列是商品图片。希望能够将G列的图片提取出来，并以同行的F列商品编码命名。 ? 下面给大家讲讲，如何轻松提取Excel的图片? 这时候只需要解压此压缩包，再依次打开【xl】→【media】文件夹，就可以看到一堆图片。 ? 这些图片就是原本Excel中插入的图片。 是不是很简单？ 网上python自动化提取Excel中图片的方法，其基本原理也是一样的。 所以大家如果遇到了这种需求，不妨先试试这种方法（包括在Word中提取图片也是同理） 但是这种解决办法在本案例中并不适用。 整个Excel中有重复的图片，这就会导致压缩包解压后的图片会自动去重，这样我们就没办法给图片匹配命名。 ? 一共126行商品数据，但解压后只提取出了112张图片。 运行后的结果 可以看到，标注圈出的图片原本是相同的，但仍然被命名为对应的商品编号，这样我们最终提取并命名的图片也就是126张。 说明我们同样解决了这个需求！

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    nginx路径匹配_url路径匹配

    以^~ 开头，表示uri以某个常规字符串开头，不是正则匹配 以~ 开头，表示区分大小写的正则匹配; 以~* 开头，表示不区分大小写的正则匹配 以/ 开头，通用匹配, 如果没有其它匹配,任何请求都会匹配到 location匹配规则：“先匹配普通，再匹配正则”，如果先匹配正则，那么会覆盖掉普通匹配。 ：比如网站是www.blog.com；后面什么都不输入的时候，其他的规则也不匹配的时候，最后交给负载均衡池的服务器 3、# 匹配任何以 /documents/ 开头的地址，匹配符合以后，还要继续往下搜索 location ^~ /images/ { [ configuration D ] } 6、# 匹配所有以 gif,jpg或jpeg 结尾的请求 注：然而，所有请求 /images/ 下的图片会被 当配置完成后，重新加载reload就可以生效了 示例2： 注： 1.上面第一部分,是静态资源(html和图片)的转发. 2.上面第二部分,是api路径转发效果是: http://xxx.xxx.com

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    字符串匹配之蛮力匹配

    当我们提到字符串匹配算法，最基本的方法就是所谓的蛮力解法,这意味着我们需要检查每一个文本串中的字符是否和匹配串相匹配。一般来说我们有文本串和一个匹配串(通常匹配串短于文本串)。 我们需要做的就是回答这个匹配串是否出现在文本串中。 概述 字符串蛮力匹配法的原理非常简单。我们必须检查匹配串的第一个字符与文本串的第一个字符是否相匹配，就如下图片所述。 如果他们不匹配我们继续向前移动,直到我们遇到一个相匹配的或直到我们到达文本串的最后。 因为文本串第一个字符和匹配串的第一个字符不匹配,我们向前移动到文本串的的第二个字符。 现在我们比较文本串的第二个字符和匹配串的第一个字符! 假设第一个字符匹配，我们移向匹配串的第二个字符去和文本串的下一个字符比较。如下面图片所示。 如果文本串的一个字符和匹配串的第一个字符相匹配，我们向前移动到匹配串第二个字符和文本串的下一个字符做匹配 如果仅仅是因为匹配串的第一个字符与文本串的某个字符相匹配,那并不意味着这个匹配串出现在文本串中，

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    kibana 模糊匹配_匿名语音匹配app

    使用索引匹配查询 ​ 在Kibana中进行查询的时候，建议使用指定索引查询，这样的效率更高，而不建议使用全局查找的方式。 如果要查询1200或者2001，这种模糊匹配的，可以使用通配符，比如 response:*200 或者 response:200* 实例2 message:"hello world yes" 上面这个表达式 在搜索的时候不会区分大小写，也就是说，Hello world YES也是会被搜索出来的； 需要注意，上面的"hello world yes"使用了引号，这样的话，这3个单词会被作为一个词进行查询，不会再进行分词，也就是说匹配的时候只会匹配 hello world yes这样的顺序匹配，而不会匹配出helllo yes world； 实例3 message:hello world 上面这个表达式，针对message字段进行搜索，搜索message 五.总结 KQL还是比较简单地，主要记住KQL匹配时是不区分大小写的，可以使用括号改变匹配优先级； 另外一个要点就是，匹配是 包含，某个字段“包含”某个词，而不是某个字段的值为某个词。

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    4、web爬虫，scrapy模块标签选择器下载图片，以及正则匹配标签

    下的img标签的src属性内容             if title and src:                 print(title,src)  #返回类容列表 [image] 将获取到的图片下载到本地 通过下标获取到字符串内容                 file_path = os.path.join(os.getcwd() + '/img/', title[0] + '.jpg')          #拼接图片保存路径                 request.urlretrieve(src[0], file_path)                          #将图片保存到本地，参数1获取到的src )             print(title,src) 正则表达式的应用 正则表达式是弥补，选择器规则无法满足过滤情况时使用的， 分为两种正则使用方式 　　1、将选择器规则过滤出来的结果进行正则匹配 　　2、在选择器规则里应用正则进行过滤 1、将选择器规则过滤出来的结果进行正则匹配，用正则取最终内容 最后.re('正则') # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy

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    通配符匹配

    和 ‘*’ 的通配符匹配。 '?' 可以匹配任何单个字符。 '*' 可以匹配任意字符串（包括空字符串）。 两个字符串完全匹配才算匹配成功。 可以匹配 'c', 但第二个 'a' 无法匹配 'b'。 示例 4: 输入: s = "adceb" p = "*a*b" 输出: true 解释: 第一个 '*' 可以匹配空字符串, 第二个 '*' 可以匹配字符串 "dce". ‘*’这些，又不等于s[i]，s从i开始p从j开始无论如何也匹配不上； 剩下就只有p[j] 为 ’*‘这种可能了，依次让p[j] 匹配0个，1个，2个….k个，fun(i, j)的求解就可以转化为求解一系列的 递归的出口： 当p已经没了，但是s还有，该情况无论如何也匹配不上了，返回false； 当p和s都没了 返回true； 当s没了p还有，该情况下只有p的后续全为’*’才能匹配上。

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    双目匹配

    一、双目匹配步骤 双目匹配实际操作主要分为4个步骤：相机标定—图像校正—双目立体匹配—获取深度。 ^2+2y^2)] 然后进行立体校正，使得左右图像的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面，这样一幅图像上任意像素点与其在另一幅图像上的对应点一定在同一行上，只需要对该行进行一维搜索即可匹配到对应点 双目立体匹配： 双目立体匹配是把左右图像上对应的像素点匹配起来，得到视差图。 由于经过了立体校正后，匹配点是在同一行上的，所以可以在两张图的同一行中查找匹配点，通过匹配点得到每个点的视差d（下文提及）。 2、立体校正 a、原理 立体校正是为了使得左右图像的成像原点坐标一致、两摄像头光轴平行、左右成像平面共面，这样一幅图像上任意像素点与其在另一幅图像上的对应点一定在同一行上，只需要对该行进行一维搜索即可匹配到对应点

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    模式匹配

    模式匹配 如果在不设置全文搜索的情况下，如何过滤查询结果，您会选择哪种方法？ LIKE也许是最容易想到的： SELECT * FROM people WHERE name LIKE 'Sam%'; // name以“Sam”开头 也可以使用ILIKE进行忽略大小写的匹配： SELECT SIMILAR TO和LIKE类似，但他使用SQL的正则表达式标准定义来进行匹配： SELECT * FROM people WHERE name SIMILAR TO '(Pat|Sam)%'; // 风格的正则表达式，也可以使用诸如~（区分大小写）和~*（不区分大小写）之类的运算符： SELECT * FROM people WHERE name ~* '(Pat|Sam).*'; 该小贴士只是引起兴趣，模式匹配的方法还有很多 但是在大多数情况下PG的正则表达式和模式匹配就可以了。 原文： https://postgresweekly.com/issues/365

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    《搜索和推荐中的深度匹配》——经典匹配模型 2.1 匹配学习

    经典匹配模型 已经提出了使用传统的机器学习技术进行搜索中的查询文档匹配和推荐中的用户项目匹配的方法。这些方法可以在一个更通用的框架内形式化，我们称之为“学习匹配”。 本节首先给出学习匹配的正式定义。然后，它介绍了传统学习以匹配为搜索和推荐而开发的方法。最后，它提供了该方向的进一步阅读。 2.1 匹配学习 2.1.1 匹配函数 匹配问题的学习可以定义如下。 2.1.2 匹配学习函数 可以采用监督学习来学习匹配函数f的参数，如图2.1所示。 监督学习的匹配通常包括两个阶段：离线学习和在线匹配。 假设存在一对真正匹配度为r的对象 （x，y）。此外，假设由匹配模型给出的 （x，y）的预测匹配度是 f（x，y）。 逐项损失函数定义为表示真实匹配度和预测匹配度之间差异的度量，表示为 llist（r^，r）。r^中的预测匹配度与r中的真实匹配度越高，则损失函数的值越低。

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    Kibana查询语言（KQL）AND、OR匹配，模糊匹配

    使用索引匹配查询 ​ 在Kibana中进行查询的时候，建议使用指定索引查询，这样的效率更高，而不建议使用全局查找的方式。 如果要查询1200或者2001，这种模糊匹配的，可以使用通配符，比如 response:*200 或者 response:200* 实例2 message:"hello world yes" 上面这个表达式 在搜索的时候不会区分大小写，也就是说，Hello world YES也是会被搜索出来的； 需要注意，上面的"hello world yes"使用了引号，这样的话，这3个单词会被作为一个词进行查询，不会再进行分词，也就是说匹配的时候只会匹配 hello world yes这样的顺序匹配，而不会匹配出helllo yes world； 实例3 message:hello world 上面这个表达式，针对message字段进行搜索，搜索message 五.总结 KQL还是比较简单地，主要记住KQL匹配时是不区分大小写的，可以使用括号改变匹配优先级； 另外一个要点就是，匹配是 包含，某个字段“包含”某个词，而不是某个字段的值为某个词。

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