Google 以图搜图的原理,其中的获取图片 hash 值的方法就是 AHash. 每张图片都可以通过某种算法得到一个 hash 值,称为图片指纹,两张指纹相近的图片可以认为是相似图片. 以图搜图的原理就是获取你上传的图片的指纹,和图库的图片指纹对比,查找出最相似的若干张图片展示. 除了以图搜图,图片哈希还可以做什么呢?例如图片检索,重复图片剔除,图片相似度比较等等. 这种哈希算法大概有 4 种: 1,差值哈希:DHash(Difference Hash)2,均值哈希:AHash(Average

自己写了用来压缩 DC 照片的,批量处理整目录文件,非常方便.需要安装 PIL #!/usr/bin/env python import Image import os import os.path import sys path = sys.argv[1] small_path = (path[:-1] if path[-1]=='/' else path) +'_small' if not os.path.exists(small_path): os.mkdir(small_path) fo

用base64 对图片文件的编码和解码处理 import base64 def convert(image): f = open(image) img_raw_data = f.read() f.close() img_b64_string = base64.b64encode(img_raw_data) convert_img_raw_data = base64.b64decode(img_b64_string) t = open("example.png", "w+&qu

  用 Python 和 OpenCV 检测图片上的的条形码 这篇博文的目的是应用计算机视觉和图像处理技术,展示一个条形码检测的基本实现.我所实现的算法本质上基于StackOverflow 上的这个问题,浏览代码之后,我提供了一些对原始算法的更新和改进. 首先需要留意的是,这个算法并不是对所有条形码有效,但会给你基本的关于应用什么类型的技术的直觉. 假设我们要检测下图中的条形码: 图1:包含条形码的示例图片 现在让我们开始写点代码,新建一个文件,命名为detect_barcode.py,打开并编

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

Python 3 实现色情图片识别 项目简介 项目内容 本实验将使用 Python3 去识别图片是否为色情图片,我们会使用到 PIL 这个图片处理库,会编写算法来划分图像的皮肤区域. 项目知识点 Python 3 模块的安装 Python 3 基础知识 肤色像素检测与皮肤区域划分算法 Pillow 模块使用 argparse 模块使用 实验环境 Python 3.5 Pillow 5.1 项目步骤 本博文通过项目的具体操作,带领大家使用 Python3 实现色情图片的识别. 安装相关包 PIL

KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将

资源下载 #本文PDF版下载Python下尝试实现图片的高斯模糊化#本文代码下载高斯模糊代码下载 高斯模糊是什么? (先来看一下维基百科对它的定义) 高斯模糊是模糊图像的结果.它是一种广泛使用的图形软件的影响,通常会减少图像噪声和减少细节.这个模糊技术的视觉效果是一个平滑的模糊相似,查看图片通过一个半透明的屏幕,从明显不同散景在通常的照明的聚焦透镜或物体的阴影产生的影响.高斯平滑也被用来作为一个预处理阶段计算机视觉算法以提高图像在不同尺度的结构见尺度空间表示和尺度空间的实现. 在数学上,应用高斯

自己用 python 实现 base64 编码 base64 编码原理 二进制文件中包含有很多无法显示和打印的字符,二进制的数据一般以 ASCII 码形式(8 bit,即一个字节)存储,8 bit 可以表示 128 个不同的编码,而 ASCII 码中有 33 个编码表示的不是显示或打印的字符: 图片来自维基百科 剩下的编码表示的是可以打印的字符: 图片来自维基百科 当处理二进制文件中的数据时,就需要将无法显示或打印的字符进行转换,Base64 编码的原理就是将这 128 个不同的编码(可以打印或

Delphi 读取 c# webservice XML的base64编码图片字符串转化图片并显示 在 开发中遇到应用c#及asp.net的在的webservice 保存图片并以xml文件形式现实出来 并用delphi调用 的方法: .c#的webservice现实见 http://www.greensoftcode.net/techntxt/20127118441582992373 之前的文章. .在客户端用delphi显示 发现asp.net xml形式输出的图片是base64字符串形式.用d

背景 出游之后,朋友交换的照片格式大多是RAW格式,一些人想要JPG格式,但是百度云盘非会员的下载速度惨不忍睹,所以我想着通过微信群直接传(这个在事后也被证实不能完全解决问题,微信限制了每天传递文件的上限). 出游之后,交换的照片格式大多是RAW格式,一些朋友想要JPG,因为百度云盘非会员的下载速度惨不忍睹,且受限于微信单文件100M,所以写了个Python脚本直接转换图片并进行打包发送. 下面的这个是在此过程中写的Python脚本,完成RAW格式图片的转换,并根据文件大小创建文件夹(微信的单文

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你

<% //读取文件路径,输出base64 编码 System.IO.FileStream stream = System.IO.File.OpenRead(ViewBag.FilePath); byte[] data = System.IO.File.ReadAllBytes(ViewBag.FilePath); // MemoryStream ms = new MemoryStream(data); // byte[] bytes = stream.re(); string base64 =

/// <summary> /// base64转图片 /// </summary> /// <param name="strBase64"></param> /// <param name="pathName"></param> public static void Base64StringToImage(string strBase64,string pathName ) { String

从网上下了个源文件查看时候发现了引用图片的地址不是在本地上的,而是后面跟了一大串字符data:image/png;base64...查了一下资料分析如下: 关于用base64存储图片 网页上有些图片的src或css背景图片的url后面跟了一大串字符,比如:data:image/png;base64, iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAAkCAYAAABIdFAMAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBBZG9iZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAAHh

Python应用现在如火如荼,应用范围很广.因其效率高开发迅速的优势,快速进入编程语言排行榜前几名.本系列文章致力于可以全面系统的介绍Python语言开发知识和相关知识总结.希望大家能够快速入门并学习Python这门语言. 本文是在前一部分Python基础之上Python实战:Python爬虫学习教程,获取电影排行榜,再次升级的Python网页爬虫实战课程. 1.项目概述. 利用XPath和requests模块进行网页抓取与分析,达到网页图片下载的效果. 抓爬图片地址:http://www.2c

使用python进行加密解密AES算法-代码分享-PYTHON开发者社区-pythoner.org 使用python进行加密解密AES算法 TY 发布于 2011-09-26 21:36:53,分类:python语言基础,0评/5639阅   在此我们将使用到PyCrypto模块,可以访问 http://www.pycrypto.org/ 来获得此模块.该模块包括多种加密算法,如AES.MD5.SHA等,我们可以访问https://www.dlitz.net/software/pycrypto/

声明:以下代码,Python版本3.6完美运行 一.思路介绍 不同的图片网站设有不同的反爬虫机制,根据具体网站采取对应的方法 1. 浏览器浏览分析地址变化规律 2. Python测试类获取网页内容,从而获取图片地址 3. Python测试类下载图片,保存成功则爬虫可以实现 二.豆瓣美女(难度:❤) 1.  网址:https://www.dbmeinv.com/dbgroup/show.htm 浏览器里点击后,按分类和页数得到新的地址:"https://www.dbmeinv.com/dbgrou

/// <summary> /// API接收Base64转图片 /// </summary> /// <param name="Img">图片字节</param> /// <param name="Path">储存地址</param> /// <returns></returns> public IHttpActionResult Index(String Img, S

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor