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)

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

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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

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.

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.

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. =====================================

/// <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

最近在公司内部的技术协会论坛里闲逛的时候,无意中发现了一篇手淘前端大牛岑安两年前写的博文,讲述了canvas的2d贴图技术.看到后觉得相当神奇.于是就自己实现了一下.不过岑安前辈的那篇博文也只是大概讲述了一下实现思路,整个逻辑还是自己慢慢摸索出来的,过程还是挺心酸的,所以在此记录一下并且分享一下,让跟我一样喜欢canvas的人有所收获吧. 废话不说,先把demo贴出来,好歹让大伙看看我们要实现怎样的效果: 第一个demo: 图像拉扯变形demo_1 第二个demo: 图像3d变形demo_2 看

本文来自腾讯前端开发工程师“ wendygogogo”的技术分享,作者自评:“在Web前端摸爬滚打的码农一枚,对技术充满热情的菜鸟,致力为手Q的建设添砖加瓦.” 1.GIF格式的历史 GIF ( Graphics Interchange Format )原义是“图像互换格式”,是 CompuServe 公司在1987年开发出的图像文件格式,可以说是互联网界的老古董了. GIF 格式可以存储多幅彩色图像,如果将这些图像((https://www.qcloud.com/document/ ... w

概念 Lightmapping光照贴图技术是一种增强静态场景光照效果的技术,其优点是可以通过较少的性能消耗使静态场景看上去更加真实,丰富,更加具有立体感:缺点是不能用来实时地处理动态光照.当游戏场景包含了大量的多边形时,实时光源和阴影对游戏的性能的影响会很大.这时使用Lightmapping技术,将光线效果预渲染成贴图使用到多边形上模拟光影效果. 烘焙参数 Object选项卡 “All”组中的参数 Lightmap Static:选中则表示该物体将参与烘焙. Scale In Lightmap:

这两天勉勉强强把一个shadowmap的demo做出来了.参考资料多,苦头可不少.Shadow Map技术是目前与Shadow Volume技术并行的传统阴影渲染技术,而且在游戏领域可谓占很大优势.本篇是第一辑.——ZwqXin.comShadow Map的原理很简单,但是实现起来到处是雷.当然这只是我的体会.恩,不过就是“从光源处看场景,那些看不见的区域全部都该是阴影”.很容易看出,与针对 特定模型的Shadow Volume不同,Shadow Map是针对场景的.这就是说,对一个光源应用一次

亲历谷歌 Chrome 浏览器弹窗境外广告的解决方法(图) | 技术乐园 转 https://www.hack520.com/338.html 谷歌的 Chrome 浏览器是我非常喜欢的一款的浏览器,用了它之后就不想再用其它浏览器.可是不知道从什么时候开始,Chrome 浏览器居然时不时地在右下角弹出广告,仔细一看,还是境外的 VPN 广告,如下图.有弹出过几次了,看来得好好研究一下了. 因为安装了不少插件,所以一开始以为是某个插件搞的鬼,于是删除怀疑的几个,并清空缓存.Cookie 啥的,结果

蛮好用的国内p站搜图网站(伪p站) 传送链接

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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

一.昨日内容回顾 1.标准文档流定义: https://www.jianshu.com/p/b4d2c1dfd6e5 2.浮动和浮动的四大特性 1)脱标 2) 浮动元素相互贴靠 3)字围 4)紧凑(浮动的元素不分为块还是行内标签,宽高可以任意设置) 3.清除浮动带来的影响 1) 父盒子设置固定高度 2) 在浮动元素的后边加上一个空的盒子模块,属性为clear:both 3)伪元素清除法(****) 4)父盒子overflow:hidden(***) 4.margin塌陷 标准流下才会出现marg

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

... #!/usr/bin/env python import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup def crawl(url): headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'} req = urllib.request.Request(url, header

... import requests from bs4 import BeautifulSoup import os import sys class mzitu(): def html(self, href): html = self.request(href) a = BeautifulSoup(html.text, 'lxml').find('h2', class_='main-title') title = a.get_text() print(u'开始保存:', title) pat