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基于Aidlux的图片相似对比

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,自己与自己相似,自己与其它不相似。1....Siamese网络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。...Triplet Loss网络TripletLoss网络是一种通过比较三个样本之间的相似来训练网络的方法。...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,真与真相似为1;真与假相似为0,设计损失函数(结合BCELoss和Contrastive Loss) 进行模型训练。

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    相似计算——余弦相似

    余弦相似介绍 余弦相似是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似,这个值的范围在-1到1之间。...两个向量的夹角示例图如下: 余弦相似的计算公式 向量的余弦相似计算公式 余弦相似计算的示例代码 用Python实现余弦相似计算时,我们可以使用NumPy库来计算余弦相似,示例代码如下: import...余弦相似相似计算中被广泛应用在文本相似、推荐系统、图像处理等领域。...如在文本相似计算中,可以使用余弦相似来比较两个文档的向量表示,从而判断它们的相似程度。 又如在推荐系统中,可以利用余弦相似来计算用户对不同商品的喜好程度,进而进行商品推荐。...如果两篇文章的余弦相似接近1,那么它们在内容上是相似的; 如果余弦相似接近0,则它们在内容上是不相似的。 这样的相似计算方法可以在信息检索、自然语言处理等领域得到广泛应用。

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    OpenCV进行图像相似对比的几种办法

    对计算图像相似的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: ---- 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标。...由于并未考虑到人眼的视觉特性(人眼对空间频率较低的对比差异敏感较高,人眼对亮度对比差异的敏感较色度高,人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等),因而经常出现评价结果与人的主观感觉不一致的情况...SSIM(structural similarity)结构相似性,也是一种全参考的图像质量评价指标,它分别从亮度、对比、结构三方面度量图像相似性。 ?...在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值、方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量...一种基于局部方差和结构相似的图像质量评价方法[J]. 光电子激光,2008。

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    比较两幅图像的相似的各种相似度量结果对比

    对于人眼来说,很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中,我们很容易将它们与原始图像进行比较,并指出其中的扰动和不规则性。...在本文中,我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量,并对比相似的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak...rase(blur, org)) print("SAM: ", sam(blur, org)) print("VIF: ", vifp(blur, org)) 对于每一种噪声方法,我们可以看到下面的相似结果...在相似评分中,我们可以看到,与其他噪声方法相比,Salt and Pepper和Poisson的值更接近于理想值。类似的观察结果也可以从其他噪声方法和指标中得到。...利用这些相似指标来评估大量生成图像的再生质量,可以减少人工可视化评估模型的工作。 此外,相似度度量也可以判断和强调图像中是否存在的对抗性攻击。因此,这些分数可以用来量化这些攻击带来的干扰量。

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    文本相似 | 余弦相似思想

    计算文本相似有什么用?...反垃圾文本的捞取 “诚聘淘宝兼职”、“诚聘打字员”...这样的小广告满天飞,作为网站或者APP的运营者,不可能手动将所有的广告文本放入屏蔽名单里,挑几个典型广告文本,与它满足一定相似就进行屏蔽。...冗余过滤 我们每天接触过量的信息,信息之间存在大量的重复,相似可以帮我们删除这些重复内容,比如,大量相似新闻的过滤筛选。 这里有一个在线计算程序,你们可以感受一下 ?...余弦相似的思想 余弦相似,就是用空间中两个向量的夹角,来判断这两个向量的相似程度: ?...相似,个么侬就好好弄一个相似程度好伐?比如99%相似、10%相似,更关键的是,夹角这个东西—— 我不会算! 谁来跟我说说两个空间向量的角度怎么计算?哪本书有?

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    python之对比两张图像的相似

    python之对比两张图像的相似 需求:在某个手机端项目中,有多个页面图片,但每个图片都做了相应的修改,由于这种图片非常多,高达上万张,每周有新的内容出现且需要回归。...writeLog方法为将对比失败的图片名称写入日志中。[该日志将会直接写入目标图片路径根目录] imageCompare方法为实际对比逻辑,阈值范围为0~1,越接近1表示图片相似越高。...') os.mkdir(logFloder) logPath = os.path.join(imgPath, f'图片对比结果/{logName}') return logPath...os.path.join(root, file)) needCompareImgDict[key] = tempList #### 遍历字典,将同个ID下的图片进行对比...】,疑似 {img_1_Name} 与 {img_2_Name} 两张图片一致,相似为:{round(confidence * 100, 2)}%" wirteLog

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    CLIP与DINOv2的图像相似对比

    我们的目标是发现哪些模型在图像相似任务中真正表现出色。 CLIP 使用CLIP计算两幅图像之间的相似性是一个简单的过程,只需两步即可实现:提取两幅图像的特征,然后计算它们的余弦相似。...venv-similarity/bin/activate #Install required packages pip install transformers Pillow torch 接下来进行图像相似的计算...,获得的相似得分达到了96.4% DINOv2 使用DINOv2计算两幅图像之间的相似的过程与CLIP的过程类似。...locally faiss.write_index(index_clip,"clip.index") faiss.write_index(index_dino,"dino.index") 2、图像相似搜索...结果如下: 特征提取:CLIP:每秒70.7个图像,DINOv2:每秒69.7个图像,2者的计算密集都差不多。

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    计算相似

    在机器学习中,经常要度量两个对象的相似,例如k-最近邻算法,即通过度量数据的相似而进行分类。...在推荐系统中,也会用到相似的计算(当然还有其他方面的度量)。 本文中,将介绍业务实践中最常用的几种相似的度量方法。...基于相似性的度量 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼秩相关系数 肯德尔秩相关系数 余弦相似 雅卡尔相似 基于距离的度量 欧几里得距离 曼哈顿距离 1....如果向量指向相同的方向,余弦相似是+1。如果向量指向相反的方向,余弦相似为-1。 ? ? 余弦相似在文本分析中很常见。它用于确定文档之间的相似程度,而不考虑文档的大小。...余弦相似和雅卡尔相似都是度量文本相似的常用方法,但雅卡尔相似在计算上成本较高,因为它要将一个文档的所有词汇匹配到另一个文档。实践证明,雅卡尔相似在检测重复项方面很有用——集合运算的特点。

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    余弦相似与欧氏距离相似(比较记录)

    余弦相似公式: ? 这里的分别代表向量A和B的各分量。 原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。...范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似就越小。 余弦相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 欧氏距离相似公式: ?...原理:利用欧式距离d定义的相似s,s=1 /(1+d)。 范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似越大。...欧式相似模型:根据用户评分数据表,生成物品的相似矩阵; 总结: 余弦相似衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异,而欧氏度量的正是数值上的差异性。...主要看数值的差异,比如个人兴趣,可能数值对他影响不大,这种情况应该采用余弦相似 ,而物品的相似,例如价格差异数值差别影响就比较大,这种情况应该采用欧氏度量

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    不同序列相似和一致对比(全局比对和局部比对)

    一致相似 两条长度不同的序列做全局比对,然后计算全局比对中一致字符的个数和相似字符的个数,再除以全局比对的长度,就可以得到它们的一致相似度了。比如下面这两条序列: ?...首先做出它们的全局比对,比对中一致字符的个数是 4 个,全局比对长度 6,一致=67%。相似字符个数 1,相似就是(4+1)/6=83%。...把长度相同的两个序列计算一致相似的方法重新规范一下。尽管长度相同,但是做出的全局比对的长度并不一定等于序列的长度,比如下面这两条序列: ?...让两条序列先以最优的方式比对起来,再从全局比对中数出一致字符和相似字符的个数,除以全局比对的长度,来得到它们的一致相似

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    句子相似计算

    思路一:先求句向量,然后求余弦相似 1.求得两个句子的句向量 生成文本词频向量 用词频来代替,句子,当然这样做忽略近义词信息、语义信息、大量文本下运算等诸多问题。...np.sqrt((v ** 2).sum()) 2.求两个向量之间的余弦夹角 ####计算余弦夹角 def cos_sim(vector_a, vector_b): """ 计算两个向量之间的余弦相似...denom sim = 0.5 + 0.5 * cos return sim 思路二:求得词向量,计算词移距离WMD 词移距离 Word2Vec将词映射为一个词向量,在这个向量空间中,语义相似的词之间距离会比较小...如图,我们假设’Obama’这个词在文档1中的的权重为0.5(可以简单地用词频或者TFIDF进行计算),那么由于’Obama’和’president’的相似很高,那么我们可以给由’Obama’移动到’

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    文本相似计算_文本相似分析算法

    Simhash 计算文档相似的算法, 比如用在搜索引擎的爬虫系统中,收录重复的网页是毫无意义的,只会造成存储和计算资源的浪费。...有时候我们需要处理类似的文档,比如新闻,很多不同新闻网的新闻内容十分相近,标题略有相似。如此问题,便可以应用Simhash 文档相似算法,查看两篇文档相似程度,删去相似高的web文档。 二....但是,使用上述方法产生的simhash用来比较两个文本之间的相似,将其扩展到海量数据的近重复检测中去,时间复杂和空间复杂都太大。...Java 代码实现: package simhash; /** * Function: simHash 判断文本相似,该示例程支持中文 * date: 2013-8-6 上午1:11:48...self.hash ^ other.hash) & ((1 << self.hashbits) - 1) tot = 0; while x : tot += 1 x &= x - 1 return tot #求相似

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