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OpenCV图像哈希计算及汉明距离计算

OpenCV均值哈希与感知哈希计算,比对图像相似度,当计算出来汉明距离越大,图像相似度越小,汉明距离越小,图像相似度越大,这种没有基于特征点图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效进行图像搜索....m \ \[NotEqual] n + MN, M为整数\)], \(1\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ m = n + MN, M为整数\)]\) 所以,变换区间上满足下式...8*8图像矩阵,汉明长度为8*8=64个字节长度 //最快速去除高频和细节,只保留结构明暗方法就是缩小尺寸。...index++] = '0'; else rst[index++] = '1'; } } return rst; } 计算汉明距离.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对,两字符串长度必须相等才能计算准确距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //

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android获取附近蓝牙设备计算距离实例代码

需要用到本地蓝牙适配器 // 获取本地蓝牙适配器 mBluetoothAdapter = BluetoothAdapter.getDefaultAdapter(); 判断是否支持蓝牙,确认打开该功能。...// 获取已经配对设备 Set<BluetoothDevice pairedDevices = mBluetoothAdapter .getBondedDevices(); // 判断是否有配对过设备...(true); setTitle("正在搜索..."); // 判断是否搜索,如果在搜索,就取消搜索 if (mBluetoothAdapter.isDiscovering()) { mBluetoothAdapter.cancelDiscovery...intent.getExtras().getShort( BluetoothDevice.EXTRA_RSSI); int iRssi = abs(rssi); // 将蓝牙信号强度换算为距离...android.permission.ACCESS_COARSE_LOCATION" / <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_FINE_LOCATION" / 以上这篇android获取附近蓝牙设备计算距离实例代码就是小编分享给大家全部内容了

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小程序中怎么计算两个经纬度距离

你还在为小程序中计算两个经纬度之间距离发愁吗? 你还在为小程序中地址逆向解析发愁吗? 你还在为小程序中路线规划,地点搜索发愁吗? 好消息!好消息!...有了官方支持时调用 1 没有官方支持时调用 没有官方支持时,小程序中位置获取,可以采用腾讯地图,高德地图,百度地图都可以,但是你需要先通过小程序wx.getLocation 获取当前经纬度,...API 实现自己服务接口,如图2 腾讯地图webservice API 计算两个经纬度距离。...如图2 腾讯地图webservice API 计算两个经纬度距离 2 有了官方支持时调用 最近需要做小程序地址解析和计算距离,查看 腾讯地图开放平台时,发现平台已经支持小程序中使用了,如图3。...图 3 腾讯位置服务支持小程序中使用 而且调用非常简单:只需要引入他一个JS 文件,就可以使用了,如图4腾讯位置小程序中应用。 ?

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Canvas2D画线和面1.Html中画布2.渲染上下文3.画一个方块4.画一条线

该元素可以使用CSS来定义大小;如果在绘制时图像会伸缩以适应它框架尺寸,那么CSS尺寸与初始画布比例不一致,会出现扭曲。 2.渲染上下文 canvas起初是空白。...getContext()只有一个参数,上下文格式。对于2D图像而言你可以使用 CanvasRenderingContext2D。...标签浏览器中如何展示替换内容。...// drawing code here } else { // canvas-unsupported code here } 3.画一个方块 获得了context,就好像获得了画笔,这时我们画布上画下一个方块...4.画一条线 同理,画一条线也是调用ctx方法: ctx.beginPath(); ctx.moveTo(0,0); ctx.lineTo(100, 100); ctx.stroke(); CanvasRenderingContext2D.stroke

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详细介绍CNN卷积层原理、结构和应用,探讨其图像处理和计算机视觉任务中重要性

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种计算机视觉和图像识别领域取得巨大成功深度学习模型。其中,卷积层是CNN核心组成部分之一,具有重要作用。...本文将详细介绍CNN卷积层原理、结构和应用,探讨其图像处理和计算机视觉任务中重要性。图片1....步长定义了滤波器输入图像上移动距离,从而决定了特征图尺寸。2. 卷积层结构2.1 输入和输出卷积层输入通常是一个多通道二维图像,也可以是一个多通道三维张量。...2.3 池化层为了减小特征图尺寸并提取更加抽象特征,卷积层通常与池化层(Pooling Layer)结合使用。池化层通过对特征图进行降采样操作,减少计算增强特征平移不变性。...卷积层图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务中发挥着重要作用。

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计算两点间距离、点到线距离,判断一点是否一个圆内、一点是否一矩形内、两圆是否相交

circle3; /************************************************************************ 函数名:poinToPont 功能: 计算点到点距离...、点到线距离,判断一点是否一个圆内、一点是否一矩形内、两圆是否相交 日期:2013-06-20 */ #include #include #include..."homework16.h" double main(void) { //计算两点间距离 printf("计算两点间距离n"); printf("请输入两坐标:(点格式:x,y)...(point1,point2)); printf("n"); //计算点到线距离 fflush(stdin); printf("nn计算点到线距离n"); printf("请输入点坐标...//计算一点是否一个圆内 fflush(stdin); printf("nn计算一点是否一个圆内n"); printf("请输入点坐标:(x,y)"); scanf("%lf,%lf

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学习分类 2-1 设置问题

设置问题 图片 作为引入分类问题例子,这里不去考虑图像本身内容,只是根据图像尺寸将它分类为纵向图像和横向图像。 下图尺寸图像会被分类成纵向图像。 下图尺寸图像会被分类成横向图像。...也就是说,现在有两个这样训练数据。 图片 这里使用白色和黑色两种样式点来区分类别,白色点是纵向图像,黑色点是横向图像。不过,只有两个训练数据确实太小了,需要再增加一些数据。...如下所示是上面六组数据散点图。 如果只用一条线将图中白色点和黑色点分开,我们可以在下图虚线位置上画一条直线。 分类目的就是找到这条直线。...如果找到这条线,就可以根据点在线哪一边来判断图像是横向还是纵向。 References: 1.《白话机器学习数学》

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大厂技术实现 | 图像检索及其淘宝应用 @计算机视觉系列

淘宝收集了2亿张附带『真实类别标签图像作为参考图像库,训练一个通用类目的特征模型对参考图像库离线提取通用特征构建索引。 在线部分。...实际预测时,对查询图像提取通用特征,并在图像参考集中检索Top 30结果。通过查询图像Top 30个邻居,再根据每个类目标签加权投票,以预测待查询图像标签 。...为了减少复杂背景影响,系统需要具备图像中『定位主体目标』『提取主体特征』能力。...对应到三元组场景,我们需要拉近『查询图像』与其『同款商品图像』之间距离拉远『查询图像』与『不同款商品图像』之间距离。...① 以图像ID为关键字、二值特征为值,通过汉明距离计算,快速滤除大量不匹配数据。 ② 根据返回图像数据二进制编码,对最近邻进行精排序。

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深入理解SVM

支持向量机(苏联Vapnik发明)问题 如何在线性可分样本集上画一条直线将其分开(找到最好直线)。 如何将非线性可分样本集分开。 线性可分样本集就是一条直线能分开集合,二者有明显界限。...首先要找到一个性能指标,然后根据这个性能指标指出某一条线比其他线指标高。 将一条线平行地向一侧移动,直到叉到某一个样本为止,然后平行地向另一侧移动,也是叉到某一个样本为止。...这个性能指标就是两条平行线距离。这个距离最大一条线就是最佳。同时两条平行线最中间是唯一。 将平行线间距离称为d(margin),支持向量机是最大化平行线距离d(margin)方法。...vapnik一个创意想法是,不在低维空间找圆形、椭圆等其他形状,而是高维空间还是找直线。...即f(ω*) = θ(α*, β*) => 对于所有的i=1-K,α*i = 0 或者gi(ω*) = 0 凸函数 凸函数:如果在函数图像上任取两点,函数图像在这两点之间部分都在两点线段下边,那么就成为凸函数

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复现腾讯表格识别解析| 鹅厂技术

最后计算每个单元格字号大小,对齐方式等格式信息。 ? 下面对每个步骤进行详细剖析。 1 图像分割模型 图像分割(segmentation)旨在对图像每个像素赋予标签。...故我们选用卷积核形状为5x1和1x5,实测比常用3x3能达到更好性能,MIOU指标有2%提升。由于标签不互斥,我们不用softmax做输出,而是用4个sigmoid,分别表示4个标签概率。...对连通区域进行过滤,长度太小丢弃。对剩下每个有效连通区域,分别拟合折线,即得到大量线段。对线段角度进行统计,横、竖两种线段与x轴夹角均值应接近0和90度,若否,则认为识别失败终止。...两线段合并判定条件是:夹角小于15度,并且一条线端点到另一条线距离小于一定阈值。 最终得到若干直线,就是表格框线。...校正方法使用投影变换,也即拟合一个单应矩阵H,使得HX=X',X每一列是每条直线上以固定距离采样齐次坐标,X'对应列是该点校正后齐次坐标。

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大厂技术实现 | 图像检索及其高德应用 @计算机视觉系列

图像检索一直是计算机视觉领域一个长期研究课题,『行人重识别』、『人脸识别』、『视觉定位』等任务中均有广泛应用。...计算两张图局部特征之间相似度矩阵,然后根据公式1找到最短距离将两张图像进行对齐。...2)主动学习利用有标签数据训练出模型对海量无标签数据进行数据挖掘,人工标注挖掘出有价值数据。主动学习则可以一定程度提高半监督学习能达到上限。...图片一个优化方向是,通过 Transformer 对图像 Patch 相关性建模来解决 POI 牌匾遮挡/截断场景下匹配效果,通过对文本特征编码来实现多模特征融合。...| 爱奇艺短视频推荐业务中多目标优化实践@推荐与计算广告系列大厂技术实现 | 腾讯信息流推荐排序中并联双塔CTR结构@推荐与计算广告系列『计算机视觉 CV』大厂解决方案大厂技术实现 | 图像检索及其淘宝应用

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文档布局分析 & 扭曲文档图像恢复

但文本区域文档中扮演不同逻辑角色(标题,标题,脚注等),这种语义标记是逻辑布局分析范围。 文档布局分析是几何和逻辑标签结合。...第四最近符号通常在正上方或下方一条线上,并且在下面的最近邻居计算中包括这些符号是很重要。) C 每个Symbol近邻对与两者质心向量相关。...D 使用最近邻角度直方图,可以计算文档歪斜。如果歪斜较小,则继续下一步。如果不是,旋转图像以消除歪斜返回步骤3。...D 标记每个Symbol较远邻居,该距离between-character或between-word某个容差内。对于标记每个最近邻居符号,绘制连接其质心线段。...F 对于每对文本行,可以计算它们对应线段之间最小距离。如果该距离步骤7中计算行间间隔某个容差内,则将两个文本行分组到相同文本块中。 最后,可以为每个文本块计算边界框,完成文档布局分析。

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C++ OpenCV手动截取图像做透视变换

微卡智享 关键问题Q&A 实现手动点击截取图像进行透视变换注意点? A 1. 鼠标事件,每切换图像时需要保证定义Point2f指针都要初始化清零,这样点击时候可以自己判断给哪一个点赋值了。...当4个点都完成后,需要根据点位置采用欧式距离计算矩形宽度和高度。 3....int ptindex = setPerspectivePoint(vertices, x, y); //图像上画出点击位置 circle(src, Point(x, y)...项,当为true直接将Point2f指针全部赋值为-1.0f,如果是鼠标点击时会自动判断给第一个点赋值,返回当前位置数。...通过欧式距离计算了长度,CvUtils中还有一些别的通过函数,完整源码文章最后可以看到。 点击鼠标右键后就跳转到指定文件夹下下一张图片,初始化需要透视变换选择点。

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​Python | GUI编程之tkinter (一)

,用来作为容纳其他控件容器 Label 标签控件;可以显示文本和位图 Listbox 列表框控件;Listbox窗口小部件是用来显示一个字符串列表给用户 Menubutton 菜单按钮控件,由于显示菜单项...高度:定义控件高度 image 图像:定义显示控件内图片文件 justify 对齐:定义多行文字标题排列方式 padx 水平距离:定义控件内文字或图片与控件边框之间水平距离。...pady 垂直距离:定义控件内文字或图片与控件边框之间垂直距离。...activeforeground 定义按钮作用中前景颜色 default 如果设置此属性,则此按钮为默认按钮 compound 文本和图像混合模式 disableforeground 按钮不可用时前景色...对其他属性感兴趣读者,可以自己尝试一下其他属性,限于篇幅小编在这里就不赘述了~ 4. 画布控件:Canvas 画布控件,是可以在其上画图像控件,可以在其上创建图像,如直线,矩形,椭圆等。

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基于Python利用OpenCV实现Hough变换形状检测

参数空间 当我们处理图像时,我们可以将图像想象成是某个 x 和 y 坐标上二维矩阵,该坐标下,一条线可以被描述为 y = mx + b。...参数空间 参数空间中,我们称之为霍夫空间,我可以用 m 和 b 来表示同一条线,因此图像空间中一条线表征将是霍夫空间中 m-b 位置一个点。...霍夫空间 ρ:描述直线与原点距离 θ:描述远离水平线极坐标的角度 线极坐标 不过,一个非常重要观察结果是,当我们一条线上取多个点,然后我们变换到我们霍夫空间时,会发生什么呢?...一个“简单”形状将仅由几个参数来表示,例如一条直线可以用它斜率和截距来表示,或者一个圆可以用 x、y 和半径来表示。 我们直线示例中,霍夫变换将负责处理图像计算霍夫空间中值。...例如,如果 dp=1 ,则累加器具有与输入图像相同分辨率。如果 dp=2 ,累加器宽度和高度是原来一半。 minDist:检测到中心之间最小距离

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第2章:SVM(支持向量机) - 理论

二维空间中,这个超平面是将平面分成两部分线,其中每一级都位于两侧。 混乱?别担心,我们将以外行方式学习。 假设您在图表上给出了两个标签图,如图(A)所示。你能为这些类决定分界线吗? ?...它找到一条线/超平面(多维空间中分隔出类)。不久,我们将讨论为什么要写多维空间。 ? 图像B:样本切割分为两类 1. 让它有点复杂...... 到现在为止还挺好。...让我们假设z平面上点值,w =x²+y²。在这种情况下,我们可以将它作为点与 z 原点距离进行操作。现在,如果我们 z 轴上绘图,则可以看到清晰分离,并且可以绘制线条。 ?...高 Gamma 意味着计算中考虑接近合理线点。 ? 高 Gamma ? 低 Gamma 间隔 最后是 SVM 分类器最后但非常重要特性。SVM核试图获得良好间隔。...坏间隔 4.本章下一部分, 在下一部分(这里),我们将调整和播放调整参数,使用 python sklearn 库为 SVM 分类器(也称为 SVC )实现一个迷你项目。

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