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06:图像相似

06:图像相似 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给出两幅相同大小的黑白图像(用0-1矩阵)表示,求它们的相似。 说明:若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同,则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像相似定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。 输入第一行包含两个整数m和n,表示图像的行数和列数,中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。 之后m行,每行n个整数0或1,表示第一幅黑白图像上各像素点的颜色。 之后m行,每行n个整数0或1,表示第二幅黑白图像上各像素点的颜色。相邻两个数之间用单个空格隔开。输出一个实数,表示相似(以百分比的形式给出),精确到小数点后两位。

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图像检索系列——利用 Python 检测图像相似

本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似。 《图像相似中的Hash算法》 代码可在微信公众号「01二进制」后台回复「检测图像相似」获得 三种哈希算法的实现代码如下: ahash ? dhash ? phash ? 比较两个图片相似的思路 所以看到这对于比较两张图片的相似我们就有了一个简单的想法了,只要通过感知哈希算法获得图像图像指纹,然后比较两个哈希值之间的汉明距离就可以了。 用余弦相似表示图片相似的代码同样可以微信公众号「01二进制」后台回复「检测图像相似」获得。 想要制作一个图像检索系统虽然第一步都是比较图像相似,但现如今大多数都是通过深度学习的方法提取出图像特征,然后再进行比较,准确率大大提升。

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    python图像识别---------图片相似计算

    ,这些有分为直方图,颜色集,颜色局,聚合向量,相关图等来计算颜色特征), 为了得到两张相似的图片,在这里通过以下几种简单的计算方式来计算图片的相似: 直方图计算图片的相似 通过哈希值,汉明距离计算 二、哈希算法计算图片的相似 在计算之前我们先了解一下图像指纹和汉明距离: 图像指纹: 图像指纹和人的指纹一样,是身份的象征,而图像指纹简单点来讲,就是将图像按照一定的哈希算法,经过运算后得出的一组二进制数字 通过上面运行的结果可以看出来,img1和img2的相似高一些。 三、余弦相似(cosin) 把图片表示成一个向量,通过计算向量之间的余弦距离来表征两张图片的相似。 1. 四、图片SSIM(结构相似度量) SSIM是一种全参考的图像质量评价指标,分别从亮度、对比、结构三个方面度量图像相似性。SSIM取值范围[0, 1],值越大,表示图像失真越小。 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

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    pta集合相似_结构相似

    发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/168948.html原文链接:https://javaforall.cn

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    比较两幅图像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,并对比各相似的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak 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。 最常见的应用是重新生成或重建的图像与其原始的、干净的版本进行比较。GAN最近在去噪和清理图像方面做得非常好,这些指标可以用来衡量模型在视觉观察之外实际重建图像的效果。 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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    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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    一文教你搞懂图像相似

    设定容差值后, 根据容差值对原图和测试图各个通道相应的颜色值数量进行做差,若在容差范围内,则对应通道的相同颜色数量加1,统计完成后将三个通道相同颜色数量累加与256*3个颜色数相除,其比值作为两张图片的相似 不难发现,若两张图像相似图像越接近1,反之,越接近0。该算法具有抗图像旋转、抗颜色干扰等优点。下面就一起来看看matlab版的吧。 sB(k)-tB(k)) <= epsv bs = bs + 1; end end ss = rs + gs + bs; xsd = 100*ss/(256*3); disp(['相似为 :',num2str(xsd),'%']); 主体内容完全不同的图像相似 ? 主体经旋转后的图像相似 ? 怎么样?效果还不错吧!需要完整程序和图片库的小伙伴请在matlab爱好者公众号中回复“相似”获取。欢迎大家在推文下方留言讨论!

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    计算图像相似——《Python也可以》之一

    图像也一样,要计算相似,必须抽象出一些特征比如蓝天白云绿草。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等。 直方图能够描述一幅图像中颜色的全局分布,而且容易理解和实现,所以入门级的图像相似计算都是使用它的;作为一篇示例性的“浅尝辄止”的文章,我们也不例外。 得到规则图像之后,图像相似计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图相似的定量度量: Sim(G,S)= ? 答案是把规则图像分块,再对相应的小块进行相似计算,最后根据各小块的平均相似来反映整个图片的相似。在实验中,我们把规则图像分为 4x4 块,每块的分辨率为 64x64: ?  70.4% 下降到 40.25%,基本上跟肉眼的判断是切合的;另外其它图像相似略有下降,这是因为加入了位置因子之的影响。

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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。 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图像质量评价方法[J]. 光电子激光,2008。 几年前上学时候写了这个文章,没想到现在居然是博客访问最高的一篇文章,现在我又收集了一些论文文档资料,当然衡量图像相似的方法有很多不止上述的三种方法,具体我们再看看论文和外围资料,下载链接: http:

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    java:均值哈希实现图像内容相似比较

    String hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定的指纹比较相似 compare(byte[] hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定图像比较相似 compare(BufferedImage image2){ return compare(new FingerPrint(image2)); } /** * 比较指纹相似 mismatch"); return compare(binaryzationMatrix,src.binaryzationMatrix); } /** * 判断两个数组相似 ,数组长度必须一致否则抛出异常 * @param f1 * @param f2 * @return 返回相似(0.0~1.0) */ private static

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    图像相似比较和检测图像中的特定物

    对普通人而言,识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话,需要先识别出图像的特征,然后才能进行比对。在图像识别中,颜色特征是最为常见的。 每张图像都可以转化成颜色分布直方图,如果两张图片的直方图很接近,就可以认为它们很相似。这有点类似于判断文本的相似程度。 图像比较 先来比对两张图片,一张是原图另一张是经过直方图均衡化之后的图片。 ? 原图和直方图均衡化比较.png 二者的相关性因子是-0.056,这说明两张图的相似很低。在上一篇文章 图像直方图与直方图均衡化 中,已经解释过什么是直方图均衡化。 两张完全不同的图比较.png 直方图比较是识别图像相似的算法之一,也是最简单的算法。当然,还有很多其他的算法啦。 反向投影的结果包含了:以每个输入图像像素点为起点的直方图对比结果。在这里是一个单通道的浮点型图像

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    转--Golang图像处理工具库,图像相似计算,图像二值化

    imgo golang图像处理工具库,图像相似计算,图像二值化(golang image process lib) 目前只支持jpg,png 安装 go get github.com/Comdex/imgo 示例 package mainimport( "github.com/Comdex/imgo")func main(){ //如果读取出错会panic,返回图像矩阵img //img [height][width][4],height为图像高度,width为图像宽度 //img[height][width][4]为第height行第width列上像素点的RGBA数值数组,值范围为 img:=imgo.MustRead("example/test.jpg") //对原图像矩阵进行日落效果处理 img2:=imgo.SunsetEffect(img) //保存为jpeg

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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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    图像相似程度

    else: degree=degree+1 degree=degree/len(hist1) return degree #计算单通道的直方图的相似值 else: degree=degree+1 degree=degree/len(hist1) return degree #通过得到每个通道的直方图来计算相似 def classify_hist_with_split(image1,image2,size=(256,256)): #将图像resize后,分离为三个通道,再计算每个通道的相似值 classify_aHash(img1,img2) degree=classify_pHash(img1,img2) print(degree) cv2.waitKey(0) 算法:图像相似程度是通过图像直方图 、汉明距离、平均哈希法、感知哈希法等来计算相似程度。

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    转-------CNN图像相似匹配 2-channel network

    本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似计算的文章:《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural 网络总结构        如上图所示,我们的目的是比较两幅图片是否相似,或者说相似是多少,因此我们构建的卷积神经网络模型的输入就是:两幅图片,然后网络的输出是一个相似度数值。 其实我觉得,用“计算相似”这个词有点不合适,我觉得应该翻译为匹配程度。 我们打个比方,有三样物体:钢笔、铅笔、书包,那么在训练数据中,就把钢笔和铅笔标注为y=1,而不是用一个相似度数值来衡量,比我钢笔和铅笔的相似我们把它标注为y=0.9……,所以说用于用相似这个词有点不合理 本来patch1、patch2是两张单通道灰度图像、它们各不相干,于是作者的想法就是把patch1、patch2合在一起,把这两张图片,看成是一张双通道的图像

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    Siamese-pytorch孪生网络实现评价图像相似

    很多时候,我们需要去评判两张图片的相似性,比如比较两张人脸的相似性,我们可以很自然的想到去提取这个图片的特征再进行比较,自然而然的,我们又可以想到利用神经网络进行特征提取。 通过Loss的计算,评价两个输入的相似。 然后对这个距离再进行两次全连接,第二次全连接到一个神经元上,对这个神经元的结果取sigmoid,使其值在0-1之间,代表两个输入图片的相似程度。 相当于每一个字符有20张图片,然后存在1623个不同的手写字符,我们需要利用神经网络进行学习,去区分这1623个不同的手写字符,比较输入进来的字符的相似性。 2、训练自己相似性比较的模型 如果大家想要训练自己的数据集,可以将数据集按照如下格式进行摆放。 每一个chapter里面放同类型的图片。

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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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    基于simhash相似

    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 像 对于问题的内容,需要进行相似匹配,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simhash相似。 算法描述:先计算两句子的simhash二进制编码,然后使用海明距离计算,最后使用两句的最大simhash值归一化得相似。 from simhash import Simhash def sim_simhash(s1, s2): """先计算两文档的simhash值,然后使用汉明距离求相似""" # 1.

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    ES搜索相似

    今天再来一道面试真题,es的搜索的相似算法如何计算 首先,我们要从这几方面回答 TF(term frequency)检索词频率 IDF(inversed document frequency)反向文档频率 world,es会根据hello world在所有doc中的评分情况,计算一个查询向量,比如hello基于所有doc都有一个评分为2,world基于所有doc都有一个评分5,查询向量就是[2,5] 计算相似

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    基于Jaccard相似

    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 像 对于问题的内容,需要进行相似匹配,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Jaccard相似。 算法描述:两句子分词后词语的交集中词语数与并集中词语数之比。

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