ML之SIFT_FLANN：对图片提取SIFT特征并利用FLANN方法判别图像的相似度并可视化

ML之SIFT_FLANN：对图片提取SIFT特征并利用FLANN方法判别图像的相似度并可视化   目录 FLANN算法 1、建立索引 2、进行搜索 输出结果 实现代码   FLANN算法        

图片

pytorch 计算相似度，相关系数

  torch.cosine_similarity 可以对两个向量或者张量计算相似度 >>> input1 = torch.randn(100, 128)>>> input2 = torch.randn(100, 128)>>>

【MindSpore易点通】网络实战之计算相似度类Loss函数

y)。x代表两个向量的距离，y代表真实的标签，y中元素的值属于{1,−1}，分别表示相似与不相似。第i个样本对应的loss yi如下：与余弦相似度函数的表达式很相似，判断方法也相同。当yi =-1,即两个向量不相似时，若距离xi>margin，则属于易判断样本，不计入loss，li=0。那

图片压缩、图像格式的判断、获取gif图片循环次数和时长

4 iPad浮窗的适配 III、See Also 前言 I、压缩数据 1.1 图片压缩 iOS图片压缩compress【解决压缩之后图片模糊的问题】

Dmax图片组件如何更换图片

选择了图片没有确定按钮

条件判断相似的表达式

一连串数据等价判断Case语句、Decode函数Case本身可以运算多字段复杂判断；Decode如果是两个参数时，是作为转码的函数，SELECT decode('MTIzAAE=', 'base64') ；两个数值判断上，两者有相通表达：> Case colA when 'A' then

计算两个向量的余弦相似度

@[toc] 摘要 余弦相似度是判断两个向量相似度常用的算法，我在做行人重识别的时候，用到了余弦相似度的算法，记录一下。 基本概念 余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小，余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似，余弦值接近于0，夹角趋于90度，表明两个向量越不相似。

使用Pandas计算系统客户名称的相似度【转】

 1005    腾讯控股有限公司    百度在线网络技术    0步骤5：查询相似度大于40的客户matched_data.loc[matched_data.相似度 > 40]输出：    客户ID    客户姓名_x    客户姓名_y    相似度0    1001    中国电信  

CNN处理图片分类

这是一个CNN大project 先看下数据集 每个文件夹有1942张图片，分别是anchor给与人安全感的人，negative坏人，positive 好人，以及测试数据集 预处理图片 DataLoader.py import cv2 import numpy

图片预览

如何将存在模型的图片预览在页面，（可能会存在多张图片同时预览）

图片处理

取到原始数据和进行画框处理，然后通过一个event把图片数据和框发到host上进行显示。此过程中因为MINI_0上原始数据是YUV类型，而host上时H265压缩格式，调用什么接口或者API能把MINI_0上的YUV格式的图片数据抓换成H265？

【目标检测】批量裁剪图片小脚本

dataset_dir = "cut" # 图片路径 output_dir = 'out' # 输出路径 crop_w = 300 # 裁剪图片宽 crop_h = 300 # 裁剪图片高 # 获得需要转化的图片路径并生成目标路径 image_filenames

序列的相似性

如果进一步在第二条序列中加上一条短横线，就会发现原来这两条序列有更多的相似之处。 上面是两条序列相似性的一种定性表示方法，为了说明两条序列的相似程度，还需要定量计算。有两种方法可用于量化两条序列的相似程度：一为相似度，它是两条序列的函数，其值越大，表示两条序列越相似；与相似度对应的另一个概念是两条序列之间的距

[Python人工智能] 九.gensim词向量Word2Vec安装及《庆余年》中文短文本相似度计算 丨【百变AI秀】

析等。通过词之间的距离（如cosine相似度、欧氏距离等）来判断它们之间的语义相似度，采用一个三层的神经网络 “输入层-隐层-输出层”。Word2Vec有个核心的技术是根据词频用Huffman编码 ，使得所有词频相似的词隐藏层激活的内容基本一致，出现频率越

物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？

可以，一张图片可添加多个标签。

Python案例分析｜文本相似度比较分析

个文档摘要向量的余弦相似度。 比较两个向量的常用方法包括欧几里得距离和余弦相似性度。给定向量x和y，其欧几里得距离定义为：  余弦相似性度定义为： 基于Vector对象，给定向量x和y，其欧几里得距离为abs(x – y)，余弦相似性度的计算方法为x.dot(y)。