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.

 1.冒泡排序 冒泡排序是最简单也是最容易理解的排序方法,其原理就是重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成. # 冒泡排序 def bubbleSort(li): n = len(li) for i in range(n-1): for j in range(n-i-1): if li[j] > li[j+1]: li[j],li[j+1] = li[j+1],li[j] if __

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的最短路径(Dijkstra算法).分享给大家供大家参考,具体如下: # coding:utf-8 # Dijkstra算法--通过边实现松弛 # 指定一个点到其他各顶点的路径--单源最短路径 # 初始化图参数 G = {1:{1:0, 2:1, 3:12}, 2:{2:0, 3:9, 4:3}, 3:{3:0, 5:5}, 4:{3:4, 4:0, 5:13, 6:15}, 5:{5:0, 6:4}, 6:{6:0}} # 每次找到离源点最近的一个顶

本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

起因: 1. 双目立体视觉中双目深度估计是非常重要且基础的部分,而传统的立体视觉的算法基本上都在opencv中有相对优秀的实现.同时考虑了性能和效率.因此,学习使用opencv接口是非常重要的. 2. 但对一个工具使用到一定程度后,有时候需要进行内置算法的改进,此时需要对opencv及外部依赖模块进行重编译. 双目深度估计传统算法流程: A. 固定相机对(严格固定!),制作高精度棋盘格,挑选合适光源,选择合适的拍摄角度对棋盘格进行拍摄取样 B. 使用matlab或opencv单目标定两个相机,采

最近一直在研究光学字符识别,即OCR.最开始在谷爹那里了解到了开源的Tesseract,可以拿来识别简单的英文和数字.但是识别中文的准确率并不高. 然后从Tesseract到Tesseract.js,经过多次尝试研究,最后发现腾讯爹的万象优图识别率是最高的.趁现在是公测免费期,赶紧尝试了一把. 下面来说一说我是怎么用python实现中文识别的. 首先百度万象优图登录吧,腾讯的...你们懂得....进去后,创建一个bucket,然后可以选择上传图片 这些准备工作做好以后,就开始写代码吧 首先如果是

1,贪心算法 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检

摘要:在编程里,排序是一个重要算法,它可以帮助我们更快.更容易地定位数据.在这篇文章中,我们将使用排序算法分类器对我们的数组进行排序,了解它们是如何工作的. 本文分享自华为云社区<Python 排序算法指南>,原文作者:唐里 . 在编程里,排序是一个重要算法,它可以帮助我们更快.更容易地定位数据.在这篇文章中,我们将使用排序算法分类器对我们的数组进行排序,了解它们是如何工作的.为了保障本文的可读性,这里只着重介绍4个排序算法. 冒泡排序 插入排序. 归并排序. 快速排序 冒泡排序 冒泡排序是一

之前的随笔中,已经实现了python版本调用api接口,之所以使用python是因为python比java要简洁. 但是我发现在使用过程中,chaquopy插件会弹出底部toast显示"unlicensed copy of chaquopy",也就是说使用这款插件是需要license的,如果没有配置license,软件运行5分钟会强制重启,详见https://chaquo.com/chaquopy/license/. chaquopy对开源软件是免费的,闭源是收费的,因此正常使用就需要

前文 之前的随笔中,已经通过相机或相册获取到了我们想要的图片,接下来进行识图api的配置工作.我使用的是百度的api,利用python获取信息,并在MainActivity中进行调用来输出信息. 一.首先我们需要申请创建一个应用(管理控制台->产品服务->图像识别),百度智能云,得到api key和secret key 利用百度api进行识图的python代码,因为我们一会需要在as中调用函数,所以不需要写主函数了 # coding=utf-8 import sys import json i

#!usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#python的算法加减乘除用符号:+,-,*,/来表示#以下全是python2.x写法,3.x以上请在python(打印放入括号内) 例如:print('1+1=',1+1)print '*-----------------------------------------------------*分割符'print "1+1=",1+1 #打印加法1+1的结果2print "2-1=&quo

LUA代码:(注:LUA里有一个调用百度识图的接口IP:123.125.115.189(stu.baidu.com),不知为什么我的虚拟机无法解析stu.baidu.com,所以我只能PING出IP来用.) location /test { content_by_lua ' local request_method = ngx.var.request_method; local args = nil; if "GET" == request_method then args = ngx

用vs2015打开cshtml识图文件的时候会报错.百度后得到解决方法如下: 先关闭VS2015, 拷贝:%LocalAppData%\Microsoft\VisualStudio\14.0\ComponentModelCache 在C盘查找目录下的文件.3 然后删除vs2015安装目录下的ComponentModelCache删除,然后重新打开VS2015就可以了.

xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题

一.安装依赖库 pip install pytesseract pip install pillow 二.安装识图引擎tesseract-ocr https://pan.baidu.com/s/1QaYJc4ggpqhljf4sq_-WQw密码:2v4a 下载tesseract-ocr-setup-4.00.00dev.exe并安装 三.修改pytesseract库指向tesseract的配置 1.找到python3的安装路径 2.修改pytesseract.py文件 2.将tesseract_

最近在学自动控制原理,发现根轨迹这一张全是绘图的,然而书上教的全是使用matlab进行计算机辅助绘图.但国内对于使用python进行这种绘图的资料基本没有,后来发现python-control包已经将matlab的rlocus封装进去,matlab能做的python也能做.使用python绘制根轨迹图主要使用的是python-control包下的matlab.rlocus函数,具体内容可以参考:https://python-control.readthedocs.io/en/0.8.0/gene

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10.Linux)) 一.基本概念:     1.计算TF-DIF TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TFIDF实际上是:

python排序算法实现(冒泡.选择.插入) python 从小到大排序 1.冒泡排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(len(s)): for j in range((i+1),len(s)): s[i],s[j]=min(s[i],s[j]),max(s[i],s[j]) #print count print s 2.选择排序: O(n2) s=[3,4,2,5,1,9] #count = 0 for i in range(l

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