Python入门-列表初相识 在之前的文章中，我们已经介绍了Python中的两种常见数据类型：字符串和数字。本文中介绍的是Python中极其重要的数据类型：列表。
在前面介绍的python数据类型：列表list，我们发现list是可以进行修改的。但是有时候，我们需要创建一系列不可修改的元素，此时Python中另一种有序的数...
本工具能自动检测分析所提供的WORD及EXCEL文档中的所有图片相似度，能有效的提高报告自检效率。 ---- 数据需求 ---- 把要检测的文档放到”文档”目录下： ? ?...运行说明 ---- 双击“图片相似度分析工具”开始运行分析，运行界面如下： ?...运行完成后，文档中所提取出来的所有图片保存在“图片提取”目录下，分析出来的结果保存在”图片相似度+当前日期”EXCEL文档中： ?...输出结果筛选图片相似度高于85%的： 文档名 图片名1 图片名2 图片相似度 4G伪基站 image10.png image2.png 93.64% 4G伪基站 image10.png image7.png...97.83% RRC重建相关问题定位 image10.png image20.emf 95.97% RRC重建相关问题定位 image10.png image21.png 93.26% 文档提取的图片保存在文档类型
作为世界上最流行的语言之一，是一种运行在客户端的脚本语言。而所谓脚本语言，就是不需要编译就能运行的编程语言，JavaScript 在运行过程中通过 JS 解释器...
作为一名Android开发者，我的感觉就是，一步一卡，卡的潇洒。 但是我还是要学react-native，不要问我为什么,因为我相信一门解决了原生app，开发...
之前已经介绍了aHash算法的基本原理及python实现代码（图片相似度识别：aHash算法），本次来继续介绍图片相似度识别的另一常用哈希算法——dHash。...1 dHash算法 aHash中文叫差异哈希算法，在对图片进行哈希转换时，通过左右两个像素大小的比较，得到最终哈希序列。 基本原理： 缩小尺寸。...将图片缩小为9*8大小，此时照片有72个像素点。 灰度化处理。 计算差异值，获得最后哈希值（与aHash主要区别处）。...图片配对，计算汉明距离。 2 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? ?...可见两张图片相似度非常低。 3 优缺点 优点：速度快，判断效果比aHash好
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。...1 aHash算法 Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。...图片配对，计算汉明距离。距离越近，越相似。当图片缩小为8*8时，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。...2 Python实现 本例中将计算以下两张图片的相似度： （image1） （image2） 图像处理库 图像处理可以用opencv包或者PIL包。...1.0 / 64 print('dist is '+'%d' % dist) print('similarity is ' +'%d' % similarity) 最终结果： 可见两张图片相似度非常低
'id': 3, 'size': '45*96'} {'id': 0, 'size': '270*270'} {'id': 5, 'size': '340*320'} 时间复杂度：...pic_size_most_similar(source, dsts): """ 原理：无论目标图多大，把它等比缩放（扩大）到与原图等宽 然后算出此时的高，求与原图高的差距，即可算出相似性 返回大小最相似的图片...时间复杂度： n """ target = None mini_distance = 65535 for dst in dsts: target_height
String hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定的指纹比较相似度...byte[] hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定图像比较相似度...(BufferedImage image2){ return compare(new FingerPrint(image2)); } /** * 比较指纹相似度..."); return compare(binaryzationMatrix,src.binaryzationMatrix); } /** * 判断两个数组相似度，...System.out.println(fp1.toString(true)); System.out.printf("sim=%f",fp1.compare(fp2)); } } 结果越接近1，说明两张图片越相似
前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码（戳：图片相似度识别：aHash算法，图片相似度识别：dHash算法），今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法，通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率，相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理： 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。...DCT是一种特殊的傅立叶变换，将图片从像素域变换为频率域，并且DCT矩阵从左上角到右下角代表越来越高频率的系数，但是除左上角外，其他地方的系数为0或接近0，因此只保留左上角的低频区域。...（与aHash类似） 图片配对，计算汉明距离 2 DCT 一维DCT变换公式： ? f(i)为原始的信号，F(u)是DCT变换后的系数，N为原始信号的点数，c(u)是补偿系数。...DCT变换是对称的，因此可以对经过DCT变换的图片进行还原操作。 3 Python实现 本例中依然计算以下两张图片的相似度： ? （image1） ?
闭包是许多类似私有模式的基础，比如流行的模块模式。但在ECMAScript 2015 classes近年来接管之后，开发人员感到有必要对classes成员的隐私...
Miniconda wget -c <https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.10.3-Li...
或者说高频可以提供图片详细的信息，而低频可以提供一个框架。 而一张大的，详细的图片有很高的频率，而小图片缺乏图像细节，所以都是低频的。...所以我们平时的下采样，也就是缩小图片的过程，实际上是损失高频信息的过程。均值哈希算法就是利用图片的低频信息。具体步骤：（1）缩小尺寸：将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。...这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。（2）简化色彩：将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。...（5）计算哈希值：将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。...最后得到两张图片的指纹信息后，计算两组64位数据的汉明距离，即对比数据不同的位数，不同位数越少，表明图片的相似度越大。
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度，自己与自己相似，自己与其它不相似。1....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度一一使用共享的卷积层和全连接层...，输出特征向量表示，然后计算相似度。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似度来训练网络的方法。...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，真与真相似度为1;真与假相似度为0，设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。
实现功能 实现功能：利用Python实现WORD、EXCEL文档中图片相似度核查: 输出结果筛选图片相似度高于85%： 源代码
在《使用numpy处理图片——镜像翻转和旋转》一文中，我们介绍了如何将图片旋转的方法。本文将使用更简单的方法旋转图片90度。...左旋转90度 import numpy as np import PIL.Image as Image data = np.array(Image.open('the_starry_night.jpg...Image.fromarray(rot90LeftWithOne) rot90LeftWithOneImg.save('rot90leftone.png') rot90第二个参数传递1，表示向左旋转90度1...向右旋转90 向右旋转90度，可以理解成向左旋转3次90度。...向左旋转2次90度和向右旋转2次90度，都可以达到旋转180度的目的。
在通常情况下，图片是否清晰是个感性认识，同一个图，有可能你觉得还过得去，而别人会觉得不清晰，缺乏一个统一的标准。然而有一些算法可以去量化图片的清晰度，做到有章可循。...我们期望的是一个单一的浮点数就可以表示图片的清晰度。...Pech-Pacheco 在 2000 年模式识别国际会议提出将图片中某一通道（一般用灰度值）通过拉普拉斯掩模做卷积运算，然后计算标准差，出来的值就可以代表图片清晰度。...正如我们所知道的，图片越模糊，其边缘就越少。 有了代表清晰度的值，剩下的工作就是设定相应的阀值，如果某图片方差低于预先定义的阈值，那么该图片就可以被认为是模糊的，高于阈值，就不是模糊的。...上面那张图按这个计算出来时 3170 多，这个就是最后我们用来判断清晰度的值。 ? 可以再找一张看看： 原图： ? 做灰度和经过拉普拉斯算子之后，可以看到人物部分已经不是很清晰了。 ?
Python爬取百度图片 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 5 01:38:24 2021 @author: kun """ import
怎么样上传图片到百度，百度图片推广有哪些技巧呢？ 一、百度图片推广如何操作 简单来说，百度图片推广是指利用图片在百度搜索结果中的排位，为网站带来的流量的过程。...它的推广形式有以下几种： 1、百度竞价 利用竞价排名，可以将目标图片，展示在图片搜索结果上的一种方式。百度竞价的见效快，但是成本相对较高。...2、上传到百度自身的产品，百度百家好、百度百科、百度贴吧、百度文库等。上传平台成功以后，可以获取图片的URL，利用图片的超链接，为目标图片增加锚文本。...2、百度识图和图片搜索 百度识图基于AI技术，可以对上传的图片进行数据分析，他会分析你上传的图片，分析图片特定的元素，搜索出与图片相关的图片，而非传统的通过关键词来搜索得到的结果。...如果你的高质量内容包含这张图片，可以利用百度识图，检测你的文章在互联网的热门度和传播度。 上传图片到百度搜索有很多方法，站长们可以通过测试来得到符合自己网站实际状况的推广方式。
其中一个原因就是因为它是sys 系统库的数据来源，今天开始，我们将为大家逐步推出“全方位认识 sys 系统库”系列文章，下面我们将为大家带来系列第一篇《初相识|全方位认识 sys 系统库》，请跟随我们一起开始
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