我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品，如何利用机器从网上获取大量的图片，从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考？首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后，需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据？待下文慢慢道来：
摘要：本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。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；最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目，而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目，所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门，最终的目标是不变的，将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
图片是easyui combox 文档的部分截图 Js代码 alert("相似度为："+$("#select_percent").combobox("getValue")); 如其中的onChange事件 Js代码 $('#select_percent').combobox({ onChange:function(newValue,oldValue){ alert(newValue); load(newValue); } });
该系统为基于协同过滤算法的Django电影推荐系统， 点击跳转 详情介绍如下所示。
app组件加载异常监控 软件异常监控常常直接关联到软件本身的质量，完备的异常监控体系常常能够快速定位到软件运行中发生的问题，并能帮助我们快速定位异常的源头，提升软件质量。在服务端的话，可以通过tomcat日志查看定位，在native开发的app中我们也可以通过各种异常监控工具去监控，但是对于混合开发的app来说，通过上面的方式就不那么容易做到了。通常混合开发的app通过webview本地加载html、js、css，如果发生错误，应该怎样去捕获并传送给服务器呢？前端错误日志传送给服务器很简单，在异常发生
文章抄袭在互联网中普遍存在，很多博主都收受其烦。近几年随着互联网的发展，抄袭等不道德行为在互联网上愈演愈烈，甚至复制、黏贴后发布标原创屡见不鲜，部分抄袭后的文章甚至标记了一些联系方式从而使读者获取源码等资料。这种恶劣的行为使人愤慨。
JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布JS散度相似度衡量指标。现有两个分布添加描述 和 ，其JS散度公式为：
不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型，还是用深度学习来做目标跟踪，本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度，这就是典型的多输入。
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。
最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
本期更新第6篇文章， 聊聊“推荐系统”。 推荐系统核心的是推荐算法，常用有这几种： 基于内容推荐 协同过滤推荐 基于关联规则推荐 基于效用推荐 基于知识推荐 组合推荐。 最常用的还是组合推荐 Hybrid Recommendation 由于各种推荐方法都有优缺点，所以在实际中，组合推荐经常被采用。 最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。 用的最多的是协同过滤算法，这也是本文要重点介绍的。 协同过滤推荐 Collaborative Filteri
Opera 成立于 1995 年，总部位于挪威奥斯陆，是全球领先的浏览器提供商及数字内容发现和推荐平台领域的先驱。20 多年来，数百万名用户通过 Opera 网页浏览器访问网站、阅读、进行创作以及使用其他网络娱乐功能。
论文：Learning Pixel-level Semantic Affinity with Image-level Supervision for Weakly Supervised Semantic Segmentation
超分辨（Super-Resolution）图像恢复旨在从低分辨模糊图像中恢复出高分辨的清晰图像，是计算机视觉中的一个重要任务，在工业界有非常强的应用前景。CVPR是图像超分辨研究的集中地之一，光今年录用的超分辨及相关研究方向的论文就不下10篇。本文解读其中一篇由Adobe研究院为一作发表的超分辨研究方向的论文。可通过：1).原文arXiv链接 2).项目主页 3).代码github仓库 获取论文相关资源。
以上解读为李文杰（ 社区昵称：@月本诚 ）在 AI研习社CVPR小组 原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。
要识别两张图片是否相似，首先我们可能会区分这两张图是人物照，还是风景照等......对应的风景照是蓝天还是大海......做一系列的分类。
近日，一家名叫“今日油条”的店铺，因被今日头条起诉而广为大众所知，就这样火了一把。
CLIP由于其强大的泛化性能，简单的代码逻辑，受到了广泛的关注。目前CLIP也被应用到各个其他场景中，在这篇文章中，我们就来盘点一下，怎么把CLIP这个图文预训练的模型拓展到具有时序信息的视频任务中。
结构相似性指标（structural similarity index，SSIM index）是一种用以衡量两张数位影像相似程度的指标。当两张影像其中一张为无失真影像，另一张为失真后的影像，二者的结构相似性可以看成是失真影像的影像品质衡量指标。相较于传统所使用的影像品质衡量指标，像是峰值信噪比（PSNR），结构相似性在影像品质的衡量上更能符合人眼对影像品质的判断。
衡量两条向量之间的距离，可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。
我们知道百度蜘蛛对页面更新频率和页面原创度是情有独钟的，如希望网站快速获取排名这两点我们必须满足，而做SEO的我们都知道，长期的大量创造原创文章不但是及其辛苦也是考验一个人意志的工作，为了避免我们陷入这个旋涡之中，我们可能使用众多方式来更新网站，而要保持页面的原创度，我们就需要借助页面相似度检测工具来进行检测。
2022年9月16日，南开大学Liu Jian和卫金茂团队在Bioinformatics上发表论文《Drug-Protein Interaction Prediction by Correcting the Effect of Incomplete Information in Heterogeneous Information》。论文中，借助双向随机游走算法，作者提出了用完整信息的相似度矩阵修正基于不完整信息的预测结果的BRWCP模型，用于预测药物-蛋白相互作用，得到了较好的结果，并进行了深入的分析和案例研究。
一、简介 随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。网络存储的数据种类繁多，有文本、图片、语音、视频等，如何将这些信息关联起来，更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中，图片与文本的匹配模型，研究得越来越多[1-4]。图文匹配模型对于其它多模态领域（包括：Image caption、Image synthesis、VQA等，图1）有着非常大的帮助，因为它可以计算图片与文本之间的相似度。 图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要
OpenCV这么简单为啥不学——1.12、使用ssim函数对两张照片进行相似度分析
安装一系列pip依赖： cd至项目根目录，运行 sudo pip3 install -r requirement.txt
作为一种常用的图数据处理技术，图匹配在计算机视觉中拥有丰富的应用场景和研究价值。CVPR2018最佳论文提名的工作Deep Learning of Graph Matching [1]首次将端到端的深度学习技术引入图匹配，提出了全新的深度图匹配框架。本文将首先介绍图匹配问题的背景知识，随后对深度图匹配论文进行深入的解读。
基于2-channel network的图片相似度判别 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章：《Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks》，本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进。学习这篇pape
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中，我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法，其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”，然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
这篇笔记，仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识，不对公式进行推倒. 前言： 这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度
在上一篇文章《VSLAM|回环检测之词袋字典如何生成？》中，我们了解了如何自行训练字典。
声明：本文最初发表于赖勇浩（恋花蝶）的博客http://blog.csdn.NET/lanphaday，如蒙转载，敬请确保全文完整，未经同意，不得用于商业用途。
这篇论文介绍的是，如果快速的找到的可能是物体目标的区域，不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别。这里是使用算法从多个维度对找到图片中，可能的区域目标，减少目标碎片，提升物体检测效率。
ChatGPT是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够对人类语言进行自动理解和生成。而shinyAPP则是一种构建交互式Web应用程序的快速、简单、灵活的方式。
在平常的板砖过程中，经常会遇到突击报告输出，如项目总结报告，工程单站验证报告，由于时间紧的关系，很多情况下会出错，特别是在P工程单站验证报告的时候，大家都懂的。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。
大家好，欢迎来到我们的技术专栏《数据使用》，这一个专栏主要讲解在深度学习技术中数据使用相关的内容。
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。
本文是推荐算法理论系列的第一篇文章， 还是想从最经典的协同过滤算法开始。虽然有伙伴可能觉得这个离我们比较久远，并且现在工业界也很少直接用到原始的协同过滤， 但协同过滤的思想依然是非常强大，因为它借助于群体智能智慧，仅仅基于用户与物品的历史交互行为，就可以发掘物品某种层次上的相似关系或用户自身的偏好。这个过程中，可以不需要太多特定领域的知识，可以不需要物品画像或用户画像本身的特征，可以采用简单的工程实现，就能非常方便的应用到产品中。所以作为推荐算法"鼻祖"，我们还是非常有必要先来了解一下这个算法的。
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。
百度快照优化，什么是百度快照？当网站被收录后百度会存有一份存文本的备份，称之为百度快照。但百度只会保留文本信息，不会保留图片、音乐、视频、等非文本的信息。而堡垒快照页面也是从原有收录页面调用的，如果原有收录页面打不开。那么快照片上的非文本的信息内容将会无法得到显示。
前段时间，晓衡加入的一个小游戏个人开发者群突然，炸锅了！群里有两位伙伴开发的小游戏，一个破解上架头条，一个破解打成 Android 包。
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
一、功能特点 支持的功能包括人脸识别、人脸比对、人脸搜索、活体检测等。 在线版还支持身份证、驾驶证、行驶证、银行卡等识别。 在线版的协议支持百度、旷视，离线版的支持百度，可定制。 除了支持X86架构，还支持嵌入式linux比如contex-A9、树莓派等。 每个功能的执行除了返回结果还返回执行用时时间。 多线程处理，通过type控制当前处理类型。 支持单张图片检索相似度最高的图片。 支持指定目录图片用来生成人脸特征值文件。 可设置等待处理图片队列中的数量。 每次执行都有成功或者失败的信号返回。 人脸搜索的返
摘要：本篇主要介绍基于最近邻算法的广告素材图片聚类实践。首先介绍了项目背景，为了提升品控需要对广告素材图片进行聚类操作；然后重点介绍了我们线上广告素材聚类方案实践，基于基于ResNet-18获取图片特征向量表示，然后基于最小距离阈值对图片进行聚类，使用的是基于scikit-learn最近邻算法计算图片相似距离，最后介绍了详细流程。对于希望将广告素材图片进行聚类操作的小伙伴可能有帮助。
最近，一群工程师基于 tensorflow.js core 框架，开发出一款可以在浏览器上运行的人脸识别 API——face-api.js，不仅能同时还可以识别多张人脸，让更多非专业 AI 工程师，能够低成本使用人脸识别技术。
对于一个无向图，节点的度数表示该节点连接的边的数量。可以通过以下公式计算某个节点的度数：
自己平时可能会收各种各样的截图，班级同学在图片上编辑上学号姓名都会，但是让同学们将图片命名成学号姓名后再发过来，他（她）们就有点困难了，因为大部分人都是习惯用手机操作，而对于文件管理不熟悉。为了简化班级同学以及方便自己，正好学这python，于是就开始尝试。首先想到的是腾讯每个月免费的1000次图片文字识别，最后又了解百度免费额度更多，于是两者就都使用上了。最后经过一番折腾有了以下功能。
如果一张图片可以用一千个单词描述，那么图片中所能被描绘的对象之间便有如此多的细节和关系。我们可以描述狗皮毛的质地，要被追逐的飞盘上的商标，刚刚扔过飞盘的人脸上的表情，等等。
针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
