matlab检索相似图像 - 基于颜色、纹理和形状特征相似性分数融合的遗传算法图像检索

matlab检索相似图像 -一种改进的基于内容的图像检索系统 文献中最早使用基于内容的图像检索一词的似乎是Kato[1]。在CBIR中， 图像根据其自身的视觉内容（如颜色、纹理和形状）进行索引。尽可能自动地从图像中提取视觉内容[2]。因此，CBIR系统比TBIR系统具有两个主要优点。首先，他们尽量减少人力。第二，由于减少了人们的干预，主体性也减少了。这一特性使CBIR系统在许多领域更加有用，例如搜索和浏览大型图像集。

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为了准确地估计源图像的清晰区域，提高多聚焦图像融合的效率，提出了一种新的基于清晰度估计的图像融合方法。首先利用基于离散小波的清晰度估计方法获取源图像的聚焦区域；然后使用均值滤波和空洞填充进一步优化该聚焦区域；最后结合清晰度估计和相似性特性，将不同聚焦区域合并生成融合图像。该方法获得的融合图像在客观评价和主观质量上都优于以往基于清晰度的图像融合方法。

聚类轨迹 该Python脚本接收分子动力学或Monte Carlo轨迹（.pdb，.xyz或OpenBabel支持的任何格式），使用Kabsch算法找到结构之间的最小RMSD，并执行聚集聚类（一种无监督的机器学习），以对相似的构象进行分类。 该脚本是在考虑到Python 3的情况下开发的，但是，鉴于所有库均可用，它也应在Python 2.7中工作。 脚本要做的是计算轨迹的每个配置之间的距离（使用最小RMSD），建立一个距离矩阵（以压缩形式存储）。 请注意，计算距离矩阵可能需要一些时间，具体取决于您的轨迹多长时间以及每种配置中有多少原子。 距离矩阵也可以从文件中读取（使用-i选项），以避免每次您要更改链接方法（使用-m ）或聚类的距离时重新计算该距离矩阵。 依存关系 该实现依赖于几个库，因此在运行脚本之前，请确保已在Python发行版中安装了所有库。 当前，需要以下库： 我们建议使用 P

仿微信截图功能、固定截图区域长宽（特定要求）、图片可以缩放来截图，跟微信的截图相似度99%，同学们可以下载参考

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文本相似在问答系统中有很重要的应用，如基于知识的问答系统（Knowledge-based QA），基于文档的问答系统（Documen-based QA），以及基于FAQ的问答系统（Community-QA）等。像 对于问题的内容，需要进行相似度匹配，从而选择出与问题最接近，同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-tf-idf的余弦距离计算相似度。 本节将介绍两种实现：基于sklearn  和 基于gensim 基于sklearn的方式如下： import os import re import jieba import pickle import logging import numpy