近日,在进行深度学习进行推理的时候,发现不管怎么样都得不出正确的结果,再仔细和正确的代码进行对比了后发现原来是Python中不同的库读取的图片数组是有差异的. image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB')) image = cv2.imread(image_file) 上面第一行代码就是导致错误出现的原因,我把代码改成第二行代码模型就能够正确的推理了.(巨坑),以后谨记,在使用Python读取图片的时候最好使用OpenCV来读取.

首先声明一下,代码是从网上找到的,只是本人作以简单的修改. 请大家尊重原创. 我本地用到的是 Python 3.4   以及 Pillow (4.0.0)  第三方包. 方法一. #!/usr/bin/python# coding : utf-8import globimport osimport sysfrom functools import reduce from PIL import Image # EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif',

最近appium的使用越来越广泛了,对于测试本身而言,断言同样是很重要的,没有准确的断言那么就根本就不能称之为完整的测试了.那么目前先从最简单的截图对比来看.我这里分享下python的图片相似度的代码.目前我自己工作中全部是使用python的PIL库,绝对很赞! #sudo pip install PIL def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image import math import operato

在beyond compare的5~6年的使用过程中突然有一天发现,beyond compare对比的文件都一样,但是却都显示红色!很是烦人. 这是因为beyond compare一开始对比的时时间,时间不同,显示的就是有差异的. 解决这个问题有2个方法(发放一不行再试下方法二) 方法一. 我们只要在菜单Session-Session Settings...把对比规则改为“2进制对比”就可以解决这个问题.  方法二. 方法一不管用的话,我们只要在菜单Session-Session Setting

在我们的前端开发过程中,表单是最常见不过的了,一般我们创建表单的时候习惯使用post方法来提交数据,编辑表单时候喜欢put,但是当表单的数据非常多的时候,编辑起来很麻烦,首先需要获取初始化数据,然后把修改后的表单数据全部提交给后台,可能出现下面的情况: form ={ name:'fei', age:20, like:[1,2,3], do:{ job:'IT' } } 修改后的数据如下 form ={ name:'fei', age:35,//仅仅修改这里 like:[1,2,3], do:{

通过python的PIL模块可以对比两张图片是否相同,具体源码如下 from PIL import Image from PIL import ImageChops def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location): """ 比较图片,如果有不同则生成展示不同的图片 @参数一: path_one: 第一张图片的路径 @参数二: path_two: 第二张图片的路径 @参数三: diff_save_locati

一.视图和存储过程比较 [原理]利用系统表“sysobjects"和系统表“syscomments”,将数据库中的视图和存储过程进行对比.系统表"sysobjects"之前有详细介绍过,有兴趣可以看看:SQL Server系统表sysobjects介绍与使用   [代码] /*--调用示例 exec p_compdb 'DBNAME1','DBNAME2' exec p_compdb 'DBNAME2','DBNAME3' --*/   CREATE proc p_compd

1比对新旧版本的gerber差异      导入两个版本.其中主要的是bot(底层),Smt(元器件),sst(丝印层),top(顶层) 底层和顶层可以看出走线layout的差别,这点很重要,上次客户更改了gerber中layout不符合规范. 元器件层可以看出,元器件有没有移位(关系到自动化测试的顶针位置和模具),还可以确定元器件的缺失. 丝印层可以看到IC的方向,编号.(上次有个led没有注明方向,smt无法生产) 2gerber转pdf,转layout,转出线路图,加备注,直接修改元器件位

导读 昨天下午,公司业务跑不通,然后开发组长让架构师联系我,给我发一个json和部署到dev上的微服务url,让我去测试下,将发来的json放到json.cn上愣是解析不出来,我就用之前的json请求下dev上的微服务,发现是通的,初次判断是json格式的问题,对比下发来的json和之前的json有啥区别,发现json.cn上还有代码对比功能,效果是下面这样的 对比效果不佳,然后百度,发现beyond compare对比代码效果真心不错,如下 工具下载 链接: https://pan.baidu

今天有个小伙伴来问TJ君,说自己JAVA用的贼溜,想再学习下Kotlin,问TJ君上手难不难? 怎么说呢?其实TJ君一直觉得语言这方面,是触类旁通.一通百通的,既然JAVA已经贼溜了,想必学其他的语言也一定事半功倍. 不过呢,如果有好的辅助,肯定就更加容易学会拉,今天TJ君就和大家分享一个对比展示Java和Kotlin两种语言在语法上不同地方的项目,from-java-to-kotlin,可以快速帮助会JAVA的小伙伴掌握Kotlin的编写技巧! 项目没有去讲大道理,而是用最实际的代码来展示不同

人脸识别登录功能的基本原理是通过对比两张图片的差异度来判断两张图片是 否是同 一人的面部 . 对比图片 差异度 的算法有很多种,本例中使用“颜色直方图” 算法来实现对人脸图像的识别. 下面为比较 imgl 扣g 及 img2.jpg 这两张图片差异度 的程序代码: import math, operator from PIL import Image from functools import reduce picl = Image.open("F:\\pythonBase\\pythonex\

其实在https://github.com/gb112211/Adb-For-Test 里面有一个截取element进行对比的方法,但是在使用appium时是无法使用的,因为其用到了uiautomator命令... 在appium中截取界面某个element,也就是截取屏幕的部分区域进行对比,在以图片对比结果作为判断依据的时候还是有用的,直接上代码:extend.py #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import os import platform im

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 模块:difflib 安装:Python版本大于等于2.3系统自带 功能:对比文本之间的差异,而且支持输出可读性比较强的HTML文档,与Linux中的diff命令比较相似. 两个字符串的差异对比: #import difflib #text1='’’ #hello world. #how are you. #nice to meet you. #'’’ #text1_lines=text1.splitlines

Atitit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片 1. keyword1 2.  模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一(切割+图像相似度计算)1 3. 匹配效果2 4. 图片相似度的算法(感知哈希算法"(Perceptual hash algorithm)2 5. 性能结果2 6. 如何提升性能3 6.1. 可以采用简化的算法.二次匹配法,先大概确定区域3 6.2. 切割图片设置一个step3 7. 参考资料3 8. ------code3 1. keyword 图像匹配 图片是否另外一张图片

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

转自:http://www.hahait.com/news/185.html 原理非常简单易懂.我们可以用一个快速算法,就达到基本的效果.这里的关键技术叫做“感知哈希算法”(Perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图片生成一个“指纹”(fingerprint)字符串,然后比较不同图片的指纹.结果越接近,就说明图片越相似. 下面是一个最简单的实现: 第一步,缩小尺寸. 将图片缩小到8×8的尺寸,总共64个像素.这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构.明暗等基本信息,

原地址:http://blog.csdn.net/guoming0000/article/details/8138223 以前看到一个http://topic.csdn.net/u/20120417/15/edbf86f8-cfec-45c3-93e1-67bd555c684a.html网页,觉得蛮有趣的,方法似乎很简单,早就想用c++实现它,但是搁置很久,今天突然感兴趣实现了下.给一个免费的下载java源代码地址:http://download.csdn.net/detail/yjflinch

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主类: import java.awt.image.BufferedImage; import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class SimilarImageSearch { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { List<String> hashCodes = new ArrayList<String>(); Strin

请先参考我写到java这章 原理讲解 参考Neal Krawetz博士的这篇文章, 实现这种功能的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual Hash Algorithm), 意思是为图片生成一个指纹(字符串格式), 两张图片的指纹越相似, 说明两张图片就越相似. 但关键是如何根据图片计算出"指纹"呢? 下面用最简单的步骤来说明一下原理: 第一步 缩小图片尺寸 将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只

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