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广告行业中那些趣事系列39:实战广告场景中的图片相似度识别任务

摘要:本篇从理论到实践介绍了广告场景中的图片相似度识别任务。首先介绍了背景,通过用户连续曝光相似广告素材图片的广告会影响用户体验引出图片相似度任务,同时介绍了google提供的“相似图片搜索”服务;然后介绍了基于phash算法的图片相似度识别,包括当前的基于phash算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题;最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别,作为图像类任务的百宝箱开源项目可以解决各类图像机器学习问题,重点介绍了其中的图片相似度识别子模块。对于希望解决图片相似度识别任务的小伙伴可能有所帮助。

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Linux之convert命令

强大的convert命令  convert命令可以用来转换图像的格式,支持JPG, BMP, PCX, GIF, PNG, TIFF, XPM和XWD等类型,下面举几个例子:    convert  xxx.jpg  xxx.png   将jpeg转成png文件    convert  xxx.gif   xxx.bmp  将gif转换成bmp图像    convert  xxx.tiff    xxx.pcx   将tiff转换成pcx图像  还可以改变图像的大小:    convert -resize 1024×768  xxx.jpg   xxx1.jpg    将图像的像素改为1024*768,注意1024与768之间是小写字母x    convert -sample 50%x50%  xxx.jpg  xxx1.jpg   将图像的缩减为原来的50%*50%  旋转图像:  convert -rotate 270 sky.jpg sky-final.jpg      将图像顺时针旋转270度  使用-draw选项还可以在图像里面添加文字:  convert -fill black -pointsize 60 -font helvetica -draw ‘text 10,80 “Hello, World!” ‘  hello.jpg  helloworld.jpg  在图像的10,80 位置采用60磅的全黑Helvetica字体写上 Hello, World!  convert还有其他很多有趣和强大的功能,大家不妨可以试试。

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