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imgsimの検索結果1 - 3 件 / 3件

  • 【imgsim】画像の類似度をPythonで手早く測りたい - Qiita

    Introduction データセットを追加してリネームを繰り返していると、同一画像が複数枚混ざっていることに気が付きました。 効率的に取り除く方法としてimgsimというライブラリを用いて画像の類似度を測定しました。 過学習の原因となる同一画像の削除、似たような画像の分類等に役立てられます。 ※詳細は下記 GitHub の方でご確認ください。 本記事が少しでも読者様の学びに繋がれば幸いです! 「いいね」をしていただけると今後の励みになるので、是非お願いします! 環境 Ubuntu22.04 Python3.11.1 imgsim とは 異なる画像の特徴ベクトル間の距離や類似度の差を計算します。 AugNetというディープラーニング学習パラダイムを用います。 差が 0 なら同一画像、値が大きくなるほど特徴量の異なる画像です。 AugNet とは 教師なし学習を使用して、画像の表現学習を行う

      【imgsim】画像の類似度をPythonで手早く測りたい - Qiita
    • 【OpenCV】画像の差分を取得するとサンリオ間違い探しが高速クリアできる! - Qiita

      Introduction 画像の類似度を測るimgsimの記事を投稿したところ、画面の差分を確認できないかとリクエストいただきました。 https://qiita.com/kagami_t/items/a1cae07c9565ce501ced imgsimは特徴ベクトルから画像間の距離を測るもので、差分検出とは異なります。 画像の差分はOpenCVによる検出が分かりやすいため、imgsimの記事と同様に手早く差分を取得して比較するスクリプトを紹介します。1 本記事では基本編で、簡単な画像差分を検出して比較します。 勿論アプリや web 画面にも応用可能です。 そして応用編で、難しいと話題になっているサンリオの間違い探しを差分検出で高速クリアしてみます。 (間違い探しクリアって誰得? と思ったのですが、非エンジニアの知人にこの話をしたところ CNN よりずっと食いつきが良かったです...)

        【OpenCV】画像の差分を取得するとサンリオ間違い探しが高速クリアできる! - Qiita
      • 似ている画像を探したい Pythonでかんたんに画像の類似度を計算する - Qiita

        膨大な画像から似た画像を探すのはたいへん 現代は画像があふれる時代ですが、似ている画像を目で探すのは大変です。 類似度を数値化すれば、自動で探せる 画像感の類似度を数値化できれば、その数値を比較して、もっとも似ている画像をかんたんに探せます。 機械学習モデルをつかって画像類似度を数値化してくれるimgsim 手順 imgsimをインストールして、画像を768の数値に埋め込み、埋め込み間の差分を計算する。 import imgsim img0 = cv2.imread("cake.jpg") img1 = cv2.imread("pancake.jpg") vtr = imgsim.Vectorizer() vec0 = vtr.vectorize(img0) vec1 = vtr.vectorize(img1) dist = imgsim.distance(vec0, vec1) prin

          似ている画像を探したい Pythonでかんたんに画像の類似度を計算する - Qiita
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