python 比較兩張圖片的相似度

阿新 • • 發佈：2019-01-20

import cv2.cv as cv
import cv2
import numpy as np

def compareHist( stdimg, ocimg):
    stdimg = cv2.imread(str(stdimg), 0)
    ocimg = cv2.imread(str(ocimg), 0)
    stdimg = np.float32(stdimg)
    ocimg = np.float32(ocimg)
    stdimg = np.ndarray.flatten(stdimg)
    ocimg = np.ndarray.flatten(ocimg)
    imgocr = np.corrcoef(stdimg, ocimg)
    print imgocr[0, 1]
    return imgocr[0, 1] > 0.96

if __name__ =='__main__':
    stding = 'C:/Users/503061752/Desktop/OCImg.png'
    ocimg ='C:/Users/503061752/Desktop/BJAutoT520/images/Attention.png'
    compareHist(stding,ocimg)

以上程式碼實現的功能是先讀取兩張圖片，然後比較兩張圖片的相似程度，當兩張圖片相似度為0 時，執行到imgocr行時 imgocr 為nan 會報錯

numpy\lib\function_base.py:3183: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide

python 比較兩張圖片的相似度

import cv2.cv as cv import cv2 import numpy as np def compareHist( stdimg, ocimg): stdimg = cv2.imread(str(stdimg), 0) ocimg = cv

Python 比較兩張圖片的相似百分比

1、比較圖片和目錄下的圖片相似度； #!C:/Python27 #coding=utf-8 import pytesseract from pytesser import * from PIL import Image,ImageEnhance,ImageFilter

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JAVA 比較兩張圖片的相似度的代碼

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python兩張圖相似度比較

#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np from PIL import Image,ImageFilter def make_regalur_image(img,

JAVA 比較兩張圖片的相似度的程式碼

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基於python的兩張圖片RGBA alpha 透明度混合實現

最近在做關於基於yolo的目標檢測，由於yolo目標檢測中有時候會檢測到不需要或者說和需要檢測的目標不相匹配的其它額外小目標，因此在訓練yolo模型的時候，有必要對訓練資料進行資料增強操作，由程式對訓練資料隨機增加一些額外的小目標物體。如果只是把小目標圖片直接疊加到原圖中，

用python對比兩張圖片的不同

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矩陣式比較兩文字字串相似度（包含漢字）方法兩則（java程式碼）

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java中利用hanlp比較兩個文字相似度的步驟

使用 HanLP - 漢語言處理包來處理，他能處理很多事情，如分詞、呼叫分詞器、命名實體識別、人名識別、地名識別、詞性識別、篇章

【matlab】：matlab實現計算兩張圖片的相似度

以二維空間為例，上圖的a和b是兩個向量，我們要計算它們的夾角θ。餘弦定理告訴我們，可以用下面的公式求得：假定a向量是[x1, y1]，b向量是[x

opencv java小應用：比較兩個圖片的相似度

package com.company; import org.opencv.core.*; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.opencv.imgproc.Imgproc; import org.opencv.objdetect.Casc

【Python】比較圖片相似度

# Filename: histsimilar.py # -*- coding: utf-8 -*- import Image def make_regalur_image(img, size = (256, 256)): return img.resize

iOS圖片相似度比較

整數 return per 計算 spa 獲取 wid last csb 1. 縮小尺寸：將圖像縮小到8*8的尺寸，總共64個像素。這一步的作用是去除圖像的細節，只保留結構/明暗等基本信息，摒棄不同尺寸/比例帶來的圖像差異；註：實際操作時，采取了兩種尺寸作對比（

python兩張圖片顯示在一張圖上

有時候需要把兩張圖合併在一起展示，下面是效果圖（本來是兩張圖片）：上程式碼： from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 1. 將兩張icon圖示顯示在同一張圖上面並儲存；

python 比較兩文件夾的內容,具有通用性。

子目錄 else logs 通過 walk turn imp exists rem #-*-coding:utf-8-*- #=====================================================================

兩張圖片的輪播

logs this spa img tar meta ear script utf-8 1 <!DOCTYPE html> 2 <html> 3 <head lang="en"> 4 <meta charset="

Python 比較兩個數組的元素的異同

section pri 異同 blog nio 兩個 set diff int 通過set()獲取兩個數組的交/並/差集： print set(a).intersection(set(b)) # 交集 print set(a).union(set(b)) #

用python比較兩個文件中內容的不同之處, 並輸出行號和內容.

exist file diff pre ffline += == list cmp 代碼部分: ‘‘‘cmpfile.py - 比對兩個文件, 如果有不同之處, 打印內容和行號‘‘‘ import os class cmpFile: def __init__(

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