如果要判断文件夹中是否有相同的图片，则需要对文件夹中的所有图片进行分类，并逐一判断两张图片是否相同。
最近做一个需求，只是单纯的图片上传，结果测试出现图片上传成功，但是放到产品里面黑了，而且只是两张图片会这样，本来打算是暂不解决，因为找不出问题。后来产品说最好能研究一下为什么。
一张较小的图片test01.jpg(小于8kb)，一张较大的图片test02.jpeg(大于8kb)
卷积神经网络（五） ——面部验证与神经风格转换 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 本文主要讨论面部验证和神经风格转换两种技术，都是CNN的实际应用。 二、面部验证 1、人脸识别与面部验证
如果我们希望在项目中使用less、scss、stylus来写样式，webpack是否可以帮助我们处理呢？ 我们这里以less为例，其他也是一样的。
http://blog.portswigger.net/2016/12/bypassing-csp-using-polyglot-jpegs.html
点云的获取方式有多种，比如三维成像传感器、Lidar激光探测与测量、逆向工程等... 对于寻常百姓家，后2者的成本是十分昂贵的，所以我们可以尝试玩一下自己搭建三维成像传感器中的一种——3D线激光，一个单目相机，一个激光足矣。
github：https://github.com/idealo/imagededup
1.环境搭建以及前置条件 1.前置环境： 1.mac 2.pycharm 3.python3 4.Anaconda 2.环境搭建： 1.官网下载并安装Anaconda 2.官网下载并安装pycharm 3.在pycharm中使用Anaconda 1.preference-->project-->project interpreter 2.将Anaconda的解释器当做一个project interpreter添加 4.下载assignment1作业项目并导入pycharm中，作业下载 。 5.下载数据
今天，在造假者一听就害怕的PubPeer平台上，著名图片打假斗士Elisabeth Bik又开始了新一轮的图片重复使用曝光。
号外！号外！现在人们终于可以在浏览器中进行人脸识别了！本文将为大家介绍「face-api.js」，这是一个建立在「tensorflow.js」内核上的 javascript 模块，它实现了三种卷积神经网络（CNN）架构，用于完成人脸检测、识别和特征点检测任务。
在我先前的博文【图像配准】多图配准/不同特征提取算法/匹配器比较测试中，提到了图像融合的一种方式，相关代码如下：
某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性，进行我们需要的处理：删除同一张图片、标记盗版等。 如何判断是同一张图片呢？最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档，其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的，如果是这个txt文档的完全复制版，那他们的MD5值是完全相同的。但是，一旦改变副本的内容，哪怕只是副本的缩进格式，其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件，如果是一张经过调色或者缩放的图片，根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。 那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢？比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。
摘要：本篇主要介绍了多模态学习模型VILT几个实用的源码实践，包括使用VILT预训练模型获取pretrain embedding、微调VILT、VILT模型预估Inference、VILT掩码模型、使用VILT根据图片找到语义匹配的文本和使用VILT根据两张图片和一条文本判断是否匹配。对于希望将VILT模型应用到业务实践的小伙伴可能有帮助。
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。
移动端网页的加载速度对用户体验极为重要，是影响页面转化率的关键因素，H5 活动页往往使用大量的图片素材来丰富活动效果，素材加载的快慢会对用户感知造成重要的影响。
相信上面两张图片上的输入框里有提示信息这功能大家都见过，有的人应该也自己动手做过。
我知道，一说到数字经济，数字化转型，数字化人才，你第一感觉就是：跟我有半毛钱关系。诶，不要着急！
特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式
origin 检查是否有重复图片 最近在写论文，当在画图的时候有很多个子图，但是sub-problems太多了，原始数据生成的表格特别多，眼花缭乱。 有时候用origin在一个项目中画出了一组图，很容易在复制粘贴的时候搞错，例如将表1对应生成了图2和图3两张图片而浑然不自知。 针对这种状况，我们可以随意点开已经画好的图片，双击其图片的区域，找到底部的workbook,通过不断翻看每个workbook对应生成的图片可以观察到是否有同一个wordbook对应了多个图片 例如：在这个实例中可以看到VM11这
众所周知，在客户端向服务器发送AJAX请求时，会有一个等待服务器响应的过程，在网络环境好而且服务器负荷小的时候，业务逻辑不大太复杂的请求可能一下子就处理完并返回响应结果了，但当网络环境不理想或请求涉及到大量的运算时，服务器响应的时间或许就会比较漫长了，特别对于正在操作，正期待操作结果的用户来说，这段等待时候是无比的漫长，如果你没有过这样的操作体验，你回想一下约会时别人迟到的时候或有急事出门时在公交站苦苦等车的滋味，相信你就能感同身受了，而让用户忍受如此煎熬，对于强调用户体验的Web2.0时代，是大忌，是追求“为用户创造价值，让用户享受电子商务所带来的方便快捷”为宗旨的我所不能接受的。虽然，我不能改变客观环境因素带来的长响应时间，但我可以告诉用户系统正在做什么，让他们感受到，系统很在乎他们的感受，并愿意亲切地和他们交流的，而不是传统的软件那样，死板、霸道、冷冰冰的，好了，不多说大道理了，看看我的做法吧。
连连看游戏规则：只要将相同的两张牌用三根以内的直线连在一起就可以消除，规则简单容易上手。游戏速度节奏快，画面清晰可爱，适合细心的玩家。
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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
安装好 pygame 在第一次使用 pygame 的时候，pyCharm 会自动 install pygame。
本文章是由源码时代H5前端讲师分享：一行JS代码实现翻翻卡效果，希望对大家有一定帮助。 实现步骤 准备2张图片，一个在上一个在下 上方的图片不动，下方的图片先翻转180°,并隐藏 记录上方与下方图片的起始角度,上方起始角度为0,下方起始角度为180° 使用定时器累加角度,两张图片同时翻转 当上方的图片翻转到90度时,隐藏该图片,显示下方图片 当上方图片翻转到180度时,停止定时器,并还原记录的起始角度 第二次翻转,正反面角色互转即可 使用说明 // ...获取两张图片后调用该方法 turnCardAnima
前言 最近想设计个公众号的头像, 但是自己内心总是找不到半点灵感, 于是在网上找啊找, 找了半个多小时, 到两张图片我是比较喜欢的. 这个时候就是鱼和熊掌的取舍了. 但...但是..我都想要, 小孩子
现在很多网络摄像头都有防盗报警了，简单讲就是家里本来没有人，但摄像头却发现家里有动静，好，发个消息给主人，赶紧打开摄像头app，看下家里是什么在动。当我们想通过摄像头做一个工具，代替人眼的重复劳动，观察一个画面什么时候动了的时候，并且最好动的时候把动的画面抓下来，这时一番想到了操作极简的python。下面我们就来用python和摄像头做一个可以实现监控画面变化的小程序。
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
stalar电商平台是bigo 2020年的新业务，目标市场主要是中东五国，主要技术栈为nuxt。
大家好，欢迎大家来到本节课。本次课给大家分享人脸识别的算法。从这里开始，我们就先看一下人脸识别算法所面临的挑战吧。
No.50期 众包应用举例 小可：那除了维基百科之外，众包还有哪些应用呢？ Mr. 王：其实众包在业界的应用还是非常广泛的。大量的公司和网站都使用了众包算法， 有些众包算法是显性的任务分配和任务处理，也有些众包算法是隐性的。比如这种特殊的验证码： 小可：哦，验证码还是很常用的，只是这个验证码中有两个单词。在登录网站时，为了防 止一些自动的脚本攻击网站，会将一个机器难以识别而人容易识别的图像文字放在登录窗口中，只要把相应的文字输进去就可以登录了。 Mr. 王：不错，但是这个验证码比较特殊，之所以使用了两个
这次不比上次了，我搜罗了一堆资料，全是什么人工智能领域的图像识别，AI识别之类的，没有能够符合我需求的，看来CV大法这次是失策了。
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。
在网页中，到处能够看到各种背景（背景颜色、背景图片 等），在页面中，元素是可以通过设置
Web缓存一般分为浏览器缓存、代理服务器缓存以及网关缓存，本文主要讲的是 浏览器缓存，其它两种缓存大家自行去了解下。
有趣的“平均脸” 大家想必看到过很多合成的“平均脸”图片吧。 有按国家、民族合成的： 也有针对政要明星合成的，例如这张，韩中日三国明星平均脸: “平均脸”的历史 虽然现在很流行，但是，其实平均脸的历史
老板让做一个在线服装定制的网站，可合成服装的效果图遇到了难处，如果是单纯的图片叠加也比较简单，前端合成的话使用canvas 两张图片合成在一起就可以了
直接比较图像内容的 md5 值肯定是不行的，md5 的方式只能判断像素级别完全一致。图像的基本单元是像素，如果两张图像完全相同，那么图像内容的 md5 值一定相同，然而一旦小部分像素发生变化，比如经过缩放、水印、噪声等处理，那么它们的 md5 值就会天差地别。
这一篇写完很久了，因为识别率一直很低，没办法拿出来见大家，所以一直隐藏着，今天终于可以拿出来见见阳光了。
今天我们将一起研究下如何在Salesforce中不用代码，只用公式字段就可以创建一个进度条。一开始我们好像认为我们不可能只用Salesforce的公式来创建一个动态的进度条。其实还是有很多方法的，有一些开发人员存储4张区间为25%或10张区间为10%的进度图片，并通过if语句来相应的显示他们。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法，并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时，本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中，提供了一种高效的海量数据查找方法。
昨天的博客已经将图片存储到了本地，今天要做的第一件事情，就是需要在两张图片中进行比对，将图片缺口定位出来
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】随着深度学习方法的应用，浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升。在实际过程中也具有其特有的优势，通过集成与人脸检测与识别相关的API，通过更为简单的coding就可以实现。今天将为大家介绍一个用于人脸检测、人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API，通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别。大家不仅可以更快速学习这个，对有人脸识别技术
上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册，搜索，检测功能。可以看到其实抛开用户量不说，其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口，我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能，我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢？
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
在这个多逝之秋，禅师要哀悼一下金庸先生。昨晚上惊闻噩耗，顿感无比感慨。金庸先生的武侠，影响了好几代人。沧海一声笑，滔滔两岸潮。浮沉随浪只记今朝，先生一路走好！
对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。每张图像都可以转化成颜色分布直方图，如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。这有点类似于判断文本的相似程度。
今天给大家带来的是极验验证码的selenium破解之法，是不是有点小激动呢，小伙伴们等不及了，让我们赶紧直入主题吧。
参考官方文档：https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/component/
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