package com.company; import org.opencv.core.*; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier; import java.util.Arrays; public class FaceCompareMain { //初始化人脸探测器 static CascadeC

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_location: 不同图的保存路径 """ im

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_location: 不同图的保存路径 """ im

由于软链接及android的外部卡mount方式存在,导致一个文件夹可能同时有两个路径,如: /mnt/sdcard1      /storage/ext_sdcard ,如果通过某种方式(如mount命令)得到了这两个路径,但是现在要给路径去重,可以采用如下方法: 一.首先,要判断目录是否是同一个目录,可能会用到判断一个文件是否是同一个文件的方法,如果已经得到文件的路径 filePath1 和 filePath2,则可以这样来对比是否是同一个物理文件: 1.先检查这两个文件是否是符号链接,若是

import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import javax.imageio.ImageIO; /** * 比较两张图片的相似度 * @author Guihua * */ public class BMPLoader { // 改变成二进制码 public static String[][] getPX(String args) { int[] rgb = new int[3]; File file = new F

原文:http://www.open-open.com/code/view/1448334323079 import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import javax.imageio.ImageIO; /** * 比较两张图片的相似度 * @author Guihua * */ public class BMPLoader { // 改变成二进制码 public static String[][] getPX(Stri

相似度函数 概述    比较两个字段的相似度    最近有人问到关于两个字段求相似度的函数,所以就写了一篇关于相似度的函数,分别是“简单的模糊匹配”,“顺序匹配”,“一对一位置匹配”.在平时的这种函数可能会需要用到,可能业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相对修改. 本文所有的两个字段比较都是除以比较字段本身,例如A与B比较,找出的长度除以A的长度,因为考虑如果A的长度大于B的长度,相似度会超100%,例如‘abbc’,'ab'. 如果大家想除以B的长度,只需要在语句末尾将‘SET @n

转载请注明出处..! http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV两张图片的合并 原理: 两张图片合并,想想图片是用一个个像素点来存储.每一个像素点有他的值. 那么合并,无非就是像素点值得合并,使用的公式能够就是给两张图片分别一个权值.然后求和.向以下这个公式: 的值位于0至1之间 OpenCV实现: 那么我们在openCV内怎么实现呢?在openCV中,有一个addWeighted函数.函数详细调用能够看highlight=addweighted#addw

一.概述    最近有人问到关于两个字符串求相似度的函数,所以就写了本篇文章,分别是“简单的模糊匹配”,“顺序匹配”,“一对一位置匹配”.在平时的这种函数可能会需要用到,业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相应修改.本文所有的两个字段比较都是除以比较字段本身,例如A与B比较,找出的长度除以A的长度,因为考虑如果A的长度大于B的长度,相似度会超100%,例如‘abbc’,'ab'. 如果大家想除以B的长度,只需要在语句末尾将‘SET @num=@num*1.0/LEN(@Cloumna)’

package com.yin.text; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * 把两张图片合并 * @version 2018-2-27 上午11:12:09 * */ public class Picture1 { private G

1. 原理 对两张图片使用如下公式可以得到两张图片的混合图片, 其中f0(x),f1(x)分别是图片1和图片2同一位置的像素点. 2. OpenCV中的AddWeight函数 函数和参数说明: ) src1 – first input array. alpha – weight of the first array elements. src2 – second input array of the same size and channel number as src1. beta – wei

Java对比两个数据库中的表和字段,写个冷门的东西 转载的 来源网络 目前所在的项目组距离下个版本上线已经很近了,就面临了一个问题:开发人员在开发库上根据需要增加数据表.数据字段.或者变更了字段类型或者字段长度等等. 由于时间比较紧迫,导致在开发过程中不可能一一把DDL数据库脚本记录下来,在比较大的项目中,比如我所在项目开发的系统大概包含了800张左右的表,字段上10000个的情况下,人工处理明显不可行,所以我们就得通过程序来判断比对,哪些是我们需要新增加的表,哪些是我们需要新增加的字段,哪些是

QQ:231469242 pip install opencv 如果找不到版本,去非官方下载opencv第三方包http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 下载好文件放入C:/Anaconda3/Scripts 文件夹, 然后 用pip install opencv安装 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 24 10:42:10 2016 @author: daxiong &q

Java基于opencv实现图像数字识别(二)-基本流程 做一个项目之前呢,我们应该有一个总体把握,或者是进度条:来一步步的督促着我们来完成这个项目,在我们正式开始前呢,我们先讨论下流程. 我做的主要是表格中数字的识别,但这个不是重点.重点是通过这个我们可以举一反三,来实现我们自己的业务. 图像的识别主要分为两步:图片预处理和图像识别:这两步都很重要 图像预处理: 1. 图像灰度化:二值化 2. 图像降噪,去除干扰线 3. 图像腐蚀.膨胀处理 4. 字符分割 5. 字符归一化 图像识别: 1.

Google.Baidu 等搜索引擎相继推出了以图搜图的功能,测试了下效果还不错~ 那这种技术的原理是什么呢?计算机怎么知道两张图片相似呢? 根据Neal Krawetz博士的解释,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

对比java和python 对比java和python 2011年04月18日 1.难易度而言.python远远简单于java. 2.开发速度.Python远优于java 3.运行速度.java远优于标准python,pypy和cython可以追赶java,但是两者都没有成熟到可以做项目的程度. 4.可用资源.java一抓一大把,python很少很少,尤其是中文资源. 5.稳定程度.python3和2不兼容,造成了一定程度上的混乱以及大批类库失效.java由于有企业在背后支持所以稳定的多. 6.

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特

Java基于opencv实现图像数字识别(五)-投影法分割字符 水平投影法 1.水平投影法就是先用一个数组统计出图像每行黑色像素点的个数(二值化的图像): 2.选出一个最优的阀值,根据比这个阀值大或小,用一个数组记录相应Y轴的坐标: 3.因为是水平切割我们只需要Y轴的切割点即可,宽度默认图像的宽,高度可以用相邻的切割点相减得到: 4.优化切割点,把切割点靠近的都清除掉 5.设置感应区的区域,切割图片 垂直投影法和水平投影法类似,对比思考一下 因为我做的是表格的切割,你如果想实现验证码的切割,或者

Java基于opencv实现图像数字识别(三)-灰度化和二值化 一.灰度化 灰度化:在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值:因此,灰度图像每个像素点只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255.一般常用的是加权平均法来求像素点的灰度值,opencv开发库所采用的一种求灰度值算法如下: :)Gray = 0.072169 * B + 0.715160 * G + 0.212671 * R 有两种方式可以实现灰度化,如下 方式1 @Te

Java基于opencv实现图像数字识别(一) 最近分到了一个任务,要做数字识别,我分配到的任务是把数字一个个的分开:当时一脸懵逼,直接百度java如何分割图片中的数字,然后就百度到了用BufferedImage这个类进行操作:尝试着做了一下,做到灰度化,和二值化就做不下去了:然后几乎就没有啥java的资料了,最多的好像都是c++,惹不起.惹不起...... 我也想尝试着用c++做一下,百度到了c++基于opencv来做图像识别的:但是要下vs啊,十几个g呢,我内存这么小,配置这么麻烦,而且vs

1. 前言 由于相比较两张图片是否是相同,如果通过像素点比较感觉速度比较慢,当很多图片进行比较时,效率就低很多了.由于每个文件md5基本上是唯一的,所以用获取文件的md5来判断是否相同文件. 2. 代码如下: import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import org.apache.commons.codec.digest.DigestUtils; import org.apache.commons.io.IOUt