公式基于样本x和 y 之间的三个比较衡量:亮度 (luminance).对比度 (contrast) 和结构 (structure). 每次计算的时候都从图片上取一个 N*N的窗口,然后不断滑动窗口进行计算,最后取平均值作为全局的 SSIM. [转载自] 图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM - 简书 https://www.jianshu.com/p/87e0f338673d

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

ssim算法原理 - 我们都不是神的孩子 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/60149864 一.结构相似性(structural similarity)       自然图像具有极高的结构性,表现在图像的像素间存在着很强的相关性,尤其是在空间相似的情况下.这些相关性在视觉场景中携带着关于物体结构的重要信息.我们假设人类视觉系统(HSV)主要从可视区域内获取结构信息.所以通过探测结构信息是否改变来感知图像失

一 .java结构与算法之选择排序(冒择路兮快归堆) 什么事选择排序:从一组无序数据中选择出中小的的值,将该值与无序区的最左边的的值进行交换. 简单的解释:假设有这样一组数据 12,4,23,5,找到最小值 4 放在最右边,然后找到 5 放在  4 的后面,重复该操作. 选择排序参考代码: public class ChooseSort { int[] array = null; @Test public void testPopSort() { array = new int[5]; arra

Solr相似性算法 介绍 Solr 4及之前的版本默认采用VSM(向量空间模型)进行相似度的计算(或打分).之后的版本,则采用Okapi BM25(一种二元独立模型的扩展),属于概率模型. 检索模型通常分为: 二元模型 向量空间模型(VSM) tfidf 基于关键词的检索 概率模型 Okapi BM25 机器学习模型 similarity标签 <similarity>用于声明相似度计算模型,可以由用户定制. 示例如下: <similarity class="solr.DFRSi

Data01-数据结构和算法绪论 一.数据结构和算法绪论 1.1 什么是数据结构? 数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象,以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科. 程序设计=数据结构+算法 数据元素之间存在的一种或多种特定关系的集合 1.2 逻辑结构与物理结构 1.逻辑结构:数据对象中数据元素之间的相互关系. 集合结构:集合结构中的数据元素同属于一个集合 线性结构:线性结构中的关系为一对一 树形结构:数据元素之间存在着一对多的关系 图形结构:图形结构的数据元素是多对多的关系

STL -- heap结构及算法 heap(隐式表述,implicit representation) 1. heap概述 : vector + heap算法 heap并不归属于STL容器组件,它是个幕后英雄,扮演priority queue的助手.顾名思义,priority queue允许用户以任何次序将任何元素推入容器内,但取出时一定是从优先权最高(也就是数值最高)的元素开始取.binary max heap 正是具有这样的特性,适合作为priority queue 的底层机制. 让我们做一

heap(隐式表述,implicit representation) 1. heap概述 : vector + heap算法 heap并不归属于STL容器组件,它是个幕后英雄,扮演priority queue的助手.顾名思义,priority queue允许用户以任何次序将任何元素推入容器内,但取出时一定是从优先权最高(也就是数值最高)的元素开始取.binary max heap 正是具有这样的特性,适合作为priority queue 的底层机制. 让我们做一点分析.如果使用list 作为pr

图和图的算法:图的定义:由边的集合及顶点的集合组成. 例如地图,每个城镇是顶点,道路是边,由顶点对来定义(城镇1,城镇2)简称(v1,v2)顶点也有权重——成本.基本概念: 有向图:图的顶点对是有序的.——有箭头(常用的流程图) 无向图:图是无序的.——无箭头指向的. 路径:图中一系列顶点构成. 路径长度:路径中第一个顶点到最后一个顶点之间的数量表示. 环:指向自身的顶点组成的路径.环的长度为0; 圈:至少有一条边的路径,且路径的第一个定点和最后一个顶点相同. 简单圈:无论是有向图还是无向图,只

树是一种非线性的数据结构,以分层的方式存储数据. 二叉树:查找非常快,而且二叉树添加或者删除元素也非常快. 形象的可以描述为组织结构图,用来描述一个组织的结构.树是由边连接的点组成.树的一些基本概念: 根节点:一棵树最上面的节点. 父节点:一个节点下面连接多个节点,该节点是父节点. 子节点:父节点下面的节点.(一个节点可以有0,1,或者多个子节点) 叶子节点:没有任何子节点的节点. 路径:从一个节点到另一个节点的这一组边. 树的遍历:以某种特定顺序访问树中所有的节点. 树的分层:根节点是0层,它

一.什么是冒泡排序:冒泡排序是在从相邻两个数之间进行比较,这里将前面一个值定义为before,后面一个值定义为after:当before>after时i,交换他们的值,如果before<after,则不交换. 冒泡排序的时间复杂度,用大O法表示:O(N^2),运算效率低,但是算法思想简单,是比较基础的排序方法 冒泡排序思路图: 冒泡排序参考代码: public class PopSort { int[] array = null; @Test public void testPopSort()

要求是--某个文件中存储了一个最多3层的层级结构,其中每个元素都是一个自然数,它的存储方法是一个二元组的列表,每个二元组的形式为:(元素,父元素).现在希望能够通过读取该二元组列表,打印出目录的层级结构. 源代码部分 文件Element.h: #include <string> #include <vector> class CElement { public: CElement(void); ~CElement(void); std::vector<CElement>

散列:实现散列表的数据后可以快速地实现插入或者删除.但是对于实现查找操作则效率非常的低.散列表的底层是数组实现的,长度是预先设定,可以随时根据需求增加.所有的元素根据和该元素对应的键,保存在特定的位置.使用散列表存储数据时,通过一个散列函数将键值映射为一个数字,数字的范围是0-散列表的长度.碰撞(collision):理想状态下散列函数会将每一个键值映射成一个唯一的数组索引.但是健的数量是无限的,数组的长度是有限的,一个更现实的目标是让散列函数尽量将键均匀地映射到数组中.即使使用一个高效的散列函

排序总结————常见的排序 常见的9中排序(冒泡,选择,插入(二分插入,希尔),归并,快速,堆,计数,基数,桶排序)可分为两类 比较排序:冒泡,选择,插入(二分插入,希尔),归并,堆,快速 非比较排序:计数,基数,桶排序 var arr = [298,113,138,96,78,203,56,11]; function testMap(arr) { for(var i = 0; i < arr.length;i++) { $(".testBoxList").eq(i).css({

编写此脚本的目的: 本人从事软件测试工作,近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题,导致开发抱怨.一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作,但并没找到,因此写了这个工具.通过从纸上谈兵到着手实践,还是发现很多大大小小的问题(一定要动手去做喔!),总结起来就是理解清楚参考资料.按需设计.多角度去解决问题. 脚本进行相似度分析的基本过程: 1.获取Bug数据.读取excel表,获取到“BugID”和“Bug内容” 2.获取指定格式的Bug关键字集合.使用“jieba包”,采用“搜索模式”,

今天回顾了简单算法,顺序查找.发现了数组出现重复数字,无法输出第二个位置就跳出循环了. 利用所学知识解决了.放上代码,同时在代码里给大家分享思路. 欢迎大神教导,欢迎指正. ; System.out.printf("你要查找的数在第%d位\n",pos+1); } } //如果pos没有发生变化,还是我们一起定义的值.说明没有找到,即查找的数不存在. if (pos == arr.length+2){ System.out.println("不存在的"); } }}

1.二分查找法思路:不断缩小范围,直到low <= high 2.代码: package Test; import java.util.Arrays; public class BinarySearch { public static void main(String[] args) { int [] a = {1,5,7,9,11,12,16,20}; int target = 16; //System.out.println(Arrays.binarySearch(a, target));

1.要求:有一群人围成一圈数数,逢3退1人,要求算出最后留下来的人的下标2.用面向对象思想,有三个步骤:(1)有哪些类:找名词--"有一群人围成一圈",所以有类People,PeopleCircle (2)有哪些属性方法 (3)类的关系 3.代码: package Test; public class Count3Quit1$2 { public static void main(String[] args) { PeopleCircle pc = new PeopleCircle(5

1.要求:有一群人围成一圈数数,逢3退1人,要求算出最后留下来的人的下标 2.代码: package Test; public class Count3Quit1 { //要求:有一群人围成一圈数数,逢3退1人,要求算出最后留下来的人的下标 public static void main(String[] args) { //接收java 参数指定人数 int len = Integer.parseInt(args[0]); //用boolean数组数组模拟一圈人,true表示还在,false表

// zend_inline_hash_func 实现在文件“php-5.6.26\Zend\zend_hash.h” h = zend_inline_hash_func(arKey, nKeyLength); { // zend_hash_add 定义在文件“php-5.6.26\Zend\zend_hash.h” /* * DJBX33A (Daniel J. Bernstein, Times 33 with Addition) * * This is Daniel J. Bernstein