与 Jaccard 类似，Dice 系数也是一种计算简单集合之间相似度的一种计算方式。...指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。 简单的说，就是用编辑距离表示字符串相似度, 编辑距离越小，字符串越相似。...0 度角的余弦值是 1，而其他任何角度的余弦值都不大于 1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。...余弦相似度通常用于正空间，因此给出的值为 0 到 1 之间。 计算公式如下： ? 余弦我们都比较熟悉，那么是怎么用它来计算两个字符串之间的相似度呢？..."呼延二十三"), 0f); Assert.assertEquals(0.0f, StringSimilarity.cos("数据工程", "日本旅游"), 0f); 总结 本文简单的介绍了几种不同的计算纯文本之间相似度的方式
LED 光源最常用， 其使用寿命长， 且由于 LED光源是采用多颗 LED排列而成， 可以设计成复杂的结构， 实现不同的光源照射角度。...考虑到图像位置的随机性和计算复杂度问题， 本方案决定采用 Hough变换法来实现倾斜条码图像的倾斜角的检测。...这种方法的设计思路是通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值， 而不是由各元素宽度的实际测量值来判别。...理论上条形码字符的逻辑值应该由条形码的实际宽度来判断， 而相似边距离方法的设计思想通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值，而不是由元素宽度的实际值来判别。...计算相似边之间的距离t1、 t2 从而得到归一化（ T1，T2）。最后查表可得条码字符。再根据译出的左侧6位数据符的奇偶性算出前置符。
LED 光源最常用， 其使用寿命长， 且由于 LED光源是采用多颗 LED排列而成， 可以设计成复杂的结构， 实现不同的光源照射角度。...考虑到图像位置的随机性和计算复杂度问题， 本方案决定采用 Hough变换法来实现倾斜条码图像的倾斜角的检测。...这种方法的设计思路是通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值， 而不是由各元素宽度的实际测量值来判别。...理论上条形码字符的逻辑值应该由条形码的实际宽度来判断， 而相似边距离方法的设计思想通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值，而不是由元素宽度的实际值来判别。...计算相似边之间的距离t1、 t2 从而得到归一化（ T1，T2）。最后查表可得条码字符。再根据译出的左侧6位数据符的奇偶性算出前置符。以下是译码效果： ?
通过减少位深度，实际上我们将相似的像素分到更大的“组”，这将更容易在数据中找到一个强峰。 可靠性和精确度之间存在一个折衷方案：小像素集可以更好地区分颜色，但大像素集处理起来更可靠。...最后，我决定用6位通道色表示来识别背景色，这似乎是两个极端之间的一个最佳选择。 分离前景色 一旦识别出背景色，就可以根据图像中每个像素与背景色的相似程度来进行阈值计算。...通常来说，通过计算两个像素坐标的欧几里得距离，再与预设的阀值进行比较就能得到他们之间的相似性。...圆柱体的中心轴从底部的黑色、中间的灰色渐变到顶部的白色——整个轴的饱和度（saturation）为0，外圆周上鲜艳的颜色饱和度都为1。...： 由three.js提供支持的交互式三维图 最后这个PDF来自于工程师的方格纸，在这个过程中我将亮度阈值设置为0.05，因为背景和线条之间的对比度非常低： 对应的颜色簇： 由three.js提供支持的交互式三维图
中文中的词义更有意思，例如在第二篇中写的关于“意思意思”例子。如果站在语言学的角度来说，“词意”相当于“指代、所指、符号”。 2 如何在计算机中单词的词意表示？...这种表示方法会忽略词意之间的差别，比如：adept, expert, good, practiced, proficient, skillful等这些单词之间也是有差别的，且无法计算词语之间的准确度。...但是采用这种方法会存在一个比较大的问题就是当词典数量相当大的时候，单词向量的长度会非常长，而且这种方式也不能表征处两个单词之间的相似性。...其主要的思想是: 当前有一个很大的文本语料库 每个单词在固定的词汇表中都用向量表示 遍历文本中的每个位置t，在该位置上有一个中心词c和背景词 o 在给定中心词c的基础上，利用单词向量的相似性计计算背景词...其中分子点乘表示中心词c和背景词o的相似度，点乘积越大，他们相似度越大；分母对其取完指数之后然后对整个词典最归一化。 这正好符合softmax函数的形式。 ?
2023-05-23：如果交换字符串 X 中的两个不同位置的字母，使得它和字符串 Y 相等，那么称 X 和 Y 两个字符串相似。如果这两个字符串本身是相等的，那它们也是相似的。...例如，"tars" 和 "rats" 是相似的 (交换 0 与 2 的位置)；"rats" 和 "arts" 也是相似的，但是 "star" 不与 "tars"，"rats"，或 "arts" 相似。...6.编写函数 numSimilarGroups(strs []string) int，遍历每对字符串，如果它们属于不同的集合，判断它们是否相似，如果是相似的则将它们合并到同一个集合中，最终返回并查集中剩余的集合数量...7.在 main 函数中，给定输入字符串列表 strs，调用 numSimilarGroups 函数计算相似字符串组的数量，并输出结果。...时间复杂度：在最坏情况下，需要枚举任意两个字符串进行比较，因此需要 $O(n^2m)$ 的时间复杂度，其中 $n$ 是字符串数组 strs 中字符串的数量，$m$ 是字符串的长度。
研究人员提出了一个基于深度神经网络的大规模字母识别计算模型，通过将概率生成模型与视觉输入拟合，以完全无监督的方式开发了复杂的内部表征的层次结构。 书写符号的使用是人类文化发展的重大成就。...；c 和 d，H1 层（c）和H2层（d）中对于不同刺激的平均反馈（activation norm）；e, 作为噪声级别函数（即, 高斯噪声的标准偏差）的不同表征层读数的准确度；f，无噪声刺激样本，及含噪声的对应版本...注意，所有经验矩阵之间的平均互相关为0.56；b，通过 H2 表征层次聚类得出的树状图，表明在网络的内部表征中保留了字母之间的视觉相似性。...连接柱的高度表示欧氏距离（较小的条表示更大的相似度）； c，每个字体的平均perimetric 复杂度与noise-degraded 刺激的相应平均字母识别精度之间的负相关； d，根据平均字母混淆排列的所有字体列表...a，b，叠加在高斯噪声（均方根对比度= 0.2）和背景（亮度= 0.2）上的低通（a）和高通（b）滤波字母的样本； c，根据滤波器类型的H2读数敏感度对比函数，每个字母的频率范围从 0.8 到 6.6（
但是，在生产线上的位置不确定、工件有不同尺寸，或者不只是检查工件是否存在，而是要测量工件大小、尺寸时，则使用一个光电传感器是远远不够的。...在最基本的黑白处理中，黑色（纯黑色）的数值为 “0”，白色（纯白色）的数值为 “255”，其它处于两者之间的颜色则根据光强度转换成其它数值。...在了解了选择镜头的基础知识后，可以拍摄出： 视野适宜， 图像整体聚焦良好， 亮度、目标物和背景对比度俱佳的清晰图像。...2、选择照明的方法*形状 根据工件条件、设置条件等加以决定。 环形光、低角度光、同轴光、碗光等。 3、选择照明的颜色（波长） 根据工件和背景的材料、颜色等加以决定。 蓝色、红色、白色等。...异物与工件色调相似，从表面上看难以判别，因此需要强调异物与工件表面之间的反差。
CIELab 色彩空间、CIELuv 色彩空间等，这些不同的色彩空间，是根据不同角度进行定义的，比如从光学角度出发，可以将颜色解析为主波长、纯度、明度等；从心理学和视觉角度出发，可以将颜色解析为色调、饱和度...色调H表示颜色的基本属性，是一个角度度量，范围通常为0°-360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°，蓝色为240°。...在HSV色彩空间中，颜色之间的相似性和差异性可以更容易地进行度量和分析。例如，在色调H上相差较小的颜色通常被认为是相似的颜色，而在饱和度S或亮度V上相差较大的颜色则可能被认为是不同的颜色。...由于CIELab色彩空间是均匀色彩空间，这意味着在色彩空间中的两个颜色之间的欧氏距离与它们在视觉上的感知差异是成正比的。...可以是 8 位无符号图像、16位无符号图像、单精度浮点数 dstCn：目标图像的通道数，默认为 0，自动通过原始输入图像和 code 参数计算得到 code：色彩空间转换码,code转换码列表 3.2
每种颜色都有一个角度以及饱和度和亮度值的百分比值。...HSL颜色函数的表示形式如下： hsl(Hue, Saturation, Lightness) 其中Hue是色调值，即在色轮上的位置，可以是 0到360deg之间的任何值，该参数还可以接 角度单位 turn...HWB 颜色 HWB 全称为Hue-Whiteness-Blackness，表示色调、白度和黑度。 色调：色轮中的一个角度； 白度：表示要混合的白色量的百分比。值越高，颜色越白。...黑度和白度用来控制有多少黑色和白色混合在已选色调中，它们也是0-100%之间的值，当为100%时，就会出现全黑或者全白。如果等量的白色或者黑色混合在一起，颜色就会变得越来越灰。...超亮白色可以使用高达 400% 的百分比。a和b轴的值可以是正值或者负值。两个负值将导致颜色朝向光谱的绿色/蓝色端，而两个正值可以产生更橙色/红色的色调。
首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程...然后分别提供一张模仿的比较像(灰色衣服)和不像的(白色衣服)两张图片进行对比，灰色衣服是模仿的比较像的，所以相似度得分比较高在0.95以上，而白色衣服是模仿的不像的，所以相似度得分比较低仅在0.7左右。...2.2 项目整体流程 项目整体流程分成两步，第一步是基于Tensorflow的PoseNet模型识别出人体姿势，第二步就是计算两个人体姿势的相似度得分。下面会对两个步骤进行详细说明。...通过PoseNet算法我们可以分别拿到两张图片中人的姿势数据，接下来就是如何计算两个姿势的相似度问题。下面通过一个实际的例子进行说明。...首先介绍了项目背景，因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性，所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分；然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法，主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程
在 RECOS 模型中，权重被称为锚向量（anchor vector），以表示它们在聚类输入数据中的作用。也就是说，我们试图计算输入向量和锚向量之间的相关性，然后测量其相似度。...算法逐渐扩大感受域的范围以覆盖更大的图像。神经元计算输入向量与其锚向量之间的相关性，以测量它们的相似度。每个 RECOS 单元中有 K 个神经元。...从人的角度判断，这两个图像可以是一样的，但也可以是不同的。我们可以得出结论，两幅图中的猫是相同的猫，并且它们是负相关的。因为黑猫只是通过从白猫图像的像素值减去 255 来获得。...在 RECOS 模型中，线性运算 Y = AX 用于测量输入向量和锚向量之间相似度。因此，对于锚向量 a_1 和 a_3，可以看到 x 与两个锚向量之间的相似度在幅度上是相同的，但是符号相反。...由于背景的多样性，难以为第一层找到的良好的锚向量矩阵。然而，这些图像的背景在空间域中是不一致的，而它们的前景数字是一致的。 对于不同的变形背景，CNN 成功地捕捉到了代表性模式。
（3）场景有一定的语义，由一系列相似的镜头组成，这些镜头从不同角度表达同一批对象或环境。...鉴别式模型同时考虑了目标和背景的信息，在模型的准确度和实时性上，比生成式模型有更好的效果，也逐渐成为目标追踪的主流方法。...这种方法是通过度量视频帧中目标的相似程度，将不同视频帧中的目标进行关联，实现目标追踪。...如MOSSE算法使用相关滤波器（Correlation Filter），计算目标之间的相关值，根据相关值找到不同视频帧中相同的目标并建立关联，从而实现目标追踪。 （3）基于深度学习方法。...光流法是根据像素值在时间序列上的变化和相邻帧之间的关联程度，找到当前帧和前一帧的对应关系，并根据这种对应关系计算出目标的运行轨迹，使用光流法进行目标追踪时，需要满足以下两个假设条件： （1）亮度不变性假设
您可能会在深色背景上找到暗文本不易辨认的地方。您可能还会发现在暗模式下启用“增加对比度”会导致暗文本和深色背景之间的视觉对比度降低。...暗模式中的调色板包括较暗的背景颜色和较浅的前景色，经过精心挑选以确保对比度，同时保持模式之间的一致感。 使用适应当前外观的颜色：语义颜色（如分隔符）会自动适应当前外观。...这两个颜色都会被称为背景色，打包写在代码中。系统只需按照不同的场景来使用这两种颜色即可。 ? 苹果设计师为我们提供了4组的语义化文字样式颜色。无论在深色或者浅色模式，都能呈现出良好的对比度。...系统级别的颜色，在苹果的设计文档中也有详细的描述，如下图两图，分别为默认颜色和无障碍颜色： ? ? 确保所有外观都具有足够的色彩对比度：使用系统定义的颜色可确保前景和背景内容之间的对比度。...（对于设计师来说，我们不需要完全严格遵循这些色值，只需要保证在不同厚度下的透明度能达到基本的对比度要求即可，比如右边的两个设计方案，可读性就非常差，不建议使用-静电注） ?
方法的思想：基于简单的向量相似度来对图像相似度进行度量。 优点：直方图能够很好的归一化，比如256个bin条，那么即使是不同分辨率的图像都可以直接通过其直方图来计算相似度，计算量适中。...矩阵分解的方法 方法描述：将图像patch做矩阵分解，比如SVD奇异值分解和NMF非负矩阵分解等，然后再做相似度的计算。...这样相似度的测量就转变为特征点的匹配了。 以前做过一些实验，关于特征点匹配的，对一幅图像进行仿射变换，然后匹配两者之间的特征点，选取的特征点有sift和快速的sift变形版本surf等。...它没有试图通过累加与心理物理学简单认知模式有关的误差来估计图像质量，而是直接估计两个复杂结构信号的结构改变，从而在某种程度上绕开了自然图像内容复杂性及多通道去相关的问题.作为结构相似性理论的实现，结构相似度指数从图像组成的角度将结构信息定义为独立于亮度...常见的线性滤波有：均值滤波、高斯滤波、盒子滤波、拉普拉斯滤波等等，通常线性滤波器之间只是模版系数不同。
,我们只能估测这个边缘在图像上的大概位置,但很难找出确切位置 C 则是个角点,实际上 C 包含了两个角点,位置也很容易确定 就在右下角,这是因为角点代表两个边缘变化的交点。...计算出这两个方向总梯度的幅值和方向，将这些值从图像空间的xy坐标系转换成以 ρ 表示幅值 θ 表示方向的极坐标系。...在 OpenCV 里 如果物体是白色的 背景是黑色的，就可以得到最好的轮廓检测效果。...首先 将图像转为灰度图像,然后用逆二进制阀值 把手显示成白色,而不是像之前一样让背景显示成白色 生成二值图像 # Convert to grayscale gray = cv2.cvtColor(image...因此，每个轮廓计算的方向角应该能够告诉我们关于手的一般位置的信息。 用拇指向上的手应该比用拇指向下的手更高（接近90度）。
这表示了向量x和x'之间的点积。注意，为了简便起见，此处省略了向量符号的箭头。这个符号是向量分量乘积之和的简写： ? 巧合的是，向量的范数是点积的平方根，可以这样表示： ? 这当然不是全部的。...我们肯定知道余弦定理，即点积等于向量之间角度的余弦与它们范数的乘积（这很容易用简单的三角函数来证明）： ? 谈论角度和范数的好处在于，我们可以想象出这个点积是什么样子。...显而易见，当余弦等于 1 的时候，就会发生这种情况，也就是当角度为 0 度或者弧度的时候。如果向量的范数都是相同的，那么显然我们讨论的是同一个向量！...人们时常地混淆使用 Kernel 和使用映射函数的概念。Kernel 函数的输出是一个标量，是对两个点的相似性或相异性的度量，而映射函数的输出则是一个提供相似性计算的向量。...这个 Kernel 的另一个特点是，它具有非稳定性，这意味着它的值相对于 x’ 的绝对位置而不是相对位置发生了变化。另一个优点是，由于它是线性的，所以在优化过程中可以进行高效计算。
背景去除 该过程就是将背景变成纯白色，也就是尽可能的将目标字符之外的颜色变成白色。该阶段最难的就是确定图片的背景和前景的分割点，就是那个临界值。...常用临界点阈值确定算法 双峰法，这种算法很简单，假设该图片只分为前景和背景两部分，所以在灰度分布直方图上，这两部分会都会形成高峰，而两个高峰间的低谷就是图片的前景背景阈值所在。...背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。...以这个点为中心的九宫格，即目标点周围有8个像素点，计算这8个点中不是背景点（即白色）点的个数，如果大于给定的界定值（该值和没中验证码图片噪点数目，噪点粘连都有关，不能动态获取，只能根据处理结果对比找到效果好的值...3．计算相似度，读取字模数据库中的字模数据，用归一化后的小图的特征码和字模数据进行对比，并计算相似度，记录相似度最高的字模数据项所对应的字符C。
这个问题在处理那种高对比度的艺术线条或文字时尤为突出，因为这些东西都是真正的黑色或白色。而摄像头会产生一副具有不同等级的灰度图像。...图1 上图中，可以发现一个背景颜色的大峰值，以及一个黑色墨水的小的峰值。根据周围的光线整个曲线可想向左或者向右偏移，但是在任何情况下，最理想的阈值就是在两个峰值之间的波谷处。...图 2 图2及其直方图显示整个技术工作的很好。平滑后的直方图显示出2个潜在的峰值，通过拟合直方图曲线或简单的取两个峰值之间的平均值来计算出一个近似理想阈值并不是一件困难的事情。...这是一个具有挑战性的测试，因为图像边缘有光源，并且其在白色背景上有黑色文字（PaperWorks整个词，以及黑色背景中的白色文字（“XEROX”），还有白色背景中的灰色文字（”The best way。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K.
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