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基于序贯相似性与光源自动调节的芯片表面缺陷检测算法.pdf

pytorch-fsim Pytorch中特征相似性指标度量的可微实现

图像比较 (Python 3.x) 此脚本旨在将两个 url 作为输入并生成相似度值。 相似度将作为 0 到 100 之间的值给出，其中 0 表示不同的图像，而 100 表示相同的图像。 该脚本基于结构相似性指数 (SSIM)，由 python 库 scikit-image 提供。 用法 先决条件 Python 3.x 西比 Scikit-image 麻木 安装 克隆 Git 存储库。 或者，下载并解压缩到一个文件夹中。 如果需要，创建一个 virtualenv。 使用 pip 或类似应用程序从requirements.txt安装依赖项。 从命令行运行 main.py。 例子 示例 1 - 不同的图像 [黑色与白色] 相似度 = 0.00% 示例 2 - 类似图像 相似度 = 97.88% 示例 3 - 翻转图像 相似度 = 34.85% 水平翻转相似度 = 98.5

NULL 博文链接：https://deepfuture.iteye.com/blog/1583934

基于相似性度量学习的轨道异物检测研究，刘宇鸣，黄雅平，轨道异常物体检测是确保铁路运输安全的重要任务之一。随着机器学习相关技术的发展,大量基于监督式学习的技术被用于铁路维护场景�

该项目的目的是开发一种视觉解决方案，为近视患者进行简单且高度准确的眼科检查。 自动处方镜片计算器引入了一种新的实时方法来估计近视度数（以屈光度1 为单位）相对于一个人清楚地看到参考物体的能力。 它背后的概念是使用三角形相似性进行距离估计。 捕获并预处理连续图像流以寻找所需的参考对象。 应用图像分割、斑点分析和像素操作，连同相机设备的内在参数，计算出高度准确的屈光度值。 在受控环境下，我们实现了高达 98% 的屈光度值估计准确率。

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