/// <summary> /// 感知哈希算法 /// </summary> public class ImageComparer { /// <summary> /// 获取图片的Hashcode /// </summary> /// <param name="imageName"></param> /// <returns></returns> public static string

前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇<相似图片搜索原理>博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了. Google "相似图片搜索":你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片. 打开Google图片搜索页面: 点击使用上传一张angelababy原图: 点击搜索后,Google将会找出与之相似的图片,图片相似度越高就越排在前面.如: 这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢? 根据Neal Krawetz博士的解释,实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知

近期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西.百度和谷歌都有提供以图搜图的功能,有兴趣可以找一下.当然,不是很深入.深入的话,得运用到深度学习这货.Python深度学习当然不在话下. 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片. 这个问题也是困扰了我,在偶然的机会,看到哈希感知算法.这个分两种,一种是基本的均值哈希感知算法(dHash),一种是余弦变换哈希感知算法(pHash).dHash是我自己命名的,为了和pHash区分.这里两种方法,我都用Python实现了^_^ 哈希感知算法基本原理如下: 1.

前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇<相似图片搜索原理>博客,就有一种冲动要将这些原理实现出来了. Google "相似图片搜索":你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片. 打开Google图片搜索页面: 点击使用上传一张angelababy原图: 点击搜索后,Google将会找出与之相似的图片,图片相似度越高就越排在前面.如: 这种技术的原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢? 根据Neal Krawetz博士的解释,实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知

在以图搜图的过程中,需要以来模型提取特征,通过特征之间的欧式距离来找到相似的图形. 本次我们主要讲诉以图搜图模型创建的方法. 图片预处理方法,看这里:https://keras.io/zh/preprocessing/image/ 本文主要参考了这位大神的文章, 传送门在此: InceptionV3进行fine-tuning 训练模型代码如下: # 基本流程 # import os import sys import glob import argparse import matplotlib.

使用selenium实现谷歌以图搜图 实现思路 原理非常简单,就是利用selenium去操作浏览器,获取到想要的链接,然后进行图片的下载,和一般的爬虫无异. 用到的技术:multiprocessing,selenium,xpath,requests 以下按照代码执行的顺序进行讲解. 首先导入需要的包 # coding=utf-8 import base64 import hashlib import os import re import shutil import time from mult

之前,Google把"相似图片搜索"正式放上了首页. 你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片.点击搜索框中照相机的图标. 一个对话框会出现. 你输入网片的网址,或者直接上传图片,Google就会找出与其相似的图片.下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan. 上传后,Google返回如下结果: 类似的"相似图片搜索引擎"还有不少,TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景. =====================================

感知哈希算法count < =5 匹配最相似count > 10 两张不同的图片var_dump(ImageHash::run('1.jpg’, '2.jpg’)); <?php class ImageHash { const FILE_NOT_FOUND = '-1'; const FILE_EXTNAME_ILLEGAL = '-2'; private function __construct() {} public static function run($src1, $src2)

蛮好用的国内p站搜图网站(伪p站) 传送链接

目录 Capturing Graph Structure Graph Isomorphism Network Vulnerability to Noise 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106626551 这一个 Lecture 前还有一个关于 Knowledge Graph 的 slide 我打算跳过,因为 KG 我现在还没有深入研究,可能以后有空会系统地写一个系列,因此现在就不要先入为主了.后面也还有一个 slide

iOS去广告 ️推荐 | 通过下载.安装.启用(一般默认启用)描述文件,即可实现通过私人dns来达到全系统的广告拦截.隐私保护功能 ️注意: 限 iOS 14 及以上版本系统使用 复制链接需在 safari 浏览器中打开(记得点允许) iOS安装教程: 打开设置-通用-设备管理-安装描述文件即可 描述文件下载地址:(浏览器内打开) https://down.18bit.cn/dns/doh-ecc.mobileconfig DNS生效测试网址: https://help.18bit.cn/ind

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功

2435: [Noi2011]道路修建 Description 在 W 星球上有 n 个国家.为了各自国家的经济发展,他们决定在各个国家之间建设双向道路使得国家之间连通.但是每个国家的国王都很吝啬,他们只愿意修建恰好 n – 1条双向道路. 每条道路的修建都要付出一定的费用, 这个费用等于道路长度乘以道路两端的国家个数之差的绝对值.例如,在下图中,虚线所示道路两端分别有 2 个.4个国家,如果该道路长度为 1,则费用为1×|2 – 4|=2.图中圆圈里的数字表示国家的编号. 由于国家的数量十分庞

目录 Node Embedding Random Walk node2vec TransE Embedding Entire Graph Anonymous Walk Reference 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105536633 Node Embedding 上一讲介绍了对图中节点进行分类的方法,涉及了节点自身的特征以及图的结构信息.然而当特征这个概念出现就说明需要做特征工程,这是相当费时费力的工作.最后的结果还

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N

目录 PageRank Problems Personalized PageRank 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106233258 将互联网视为图的话,它必定存在结构上的一些规律.首先回顾一下强连通子图 (strongly connected component, SCC),如果一个有向图的子图内任意节点可以互相到达,那么这就是一个 SCC.而包含节点 A 的 SCC 必满足 \(SCC(A)=Out(A)\cap

目录 Decision Based Model of Diffusion Large Cascades Extending the Model Probabilistic Spreading Models Epidemic Models Rumor spread modeling using SEIZ 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106265878 我们研究网络,不仅是为了提取网络结构的特征或对节点进行分类.更多的是为

目录 Influence Maximization Propagation Models Linear Threshold Model Independent Cascade Model Greedy Hill Climbing Algorithm Sketch-Based Algorithm OutBreak Detection CELF: Cost-Effective Lazy Forward-selection Lazy Evaluation Data Dependent Bound 转自

目录 Macroscopic Forest Fire Model Microscopic Temporal Network Temporal PageRank Mesoscopic 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106519773 网络的形成不是一蹴而就的,就像一个人的人际关系并非出生就是完整的,而是在成长过程中通过接触他人结识新朋友而逐步形成的.以时间为变量,网络结构的变化过程就是我们需要研究的.这个 Lecture

最新版本:下载 版本:v1.5 更新时间:2014年10月08日  +完善了:YeImageFinder:支持在每次启用插件时,也能正常绑定右键! +完善了:每次做完动作后,就马上关闭自身! 版本:v1.4 更新时间:2014年9月25日  * 修改启动时机为浏览器启动时加载. 版本:v1.2 更新时间:2014年1月16日  * 修改为谷歌浏览器可用的插件,不再支持搜狗浏览器. 版本:v1.1 更新时间:2013/11/01 * 代码完善 + 右键关于显示当前版本号,点击并链接到软件帮助页 版