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python可以用图搜图吗

谷歌人工智能写作项目：小发猫

百度图片搜索引擎原理是如何实现的

图片搜索的原理有三个步骤1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等typescript文档测试。

也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。

对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。

3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。

其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。

这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。

结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：第一步，缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。

这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。第二步，简化色彩。将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。

第三步，计算平均值。计算所有64个像素的灰度平均值。第四步，比较像素的灰度。将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。第五步，计算哈希值。

将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。

如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的。代码很短，只有53行。

使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。

这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。

实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。

这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。

如何用python将文件夹中图片根据颜色分类

本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法。分享给大家供大家参考。

具体分析如下：这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Baidu的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。

在使用google或者baidu搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。

那用python能不能实现这种功能呢？

答案是：能利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：复制代码代码如下:import colorsysdef get_dominant_color(image):#颜色模式转换，以便输出rgb颜色值image = image.convert('RGBA')#生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力image.thumbnail((200, 200))max_score = Nonedominant_color = Nonefor count, (r, g, b, a) in image.getcolors([0] * [1]):# 跳过纯黑色if a == 0:continuesaturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)y = (y - 16.0) / (235 - 16)# 忽略高亮色if y > 0.9:continue# Calculate the score, preferring highly saturated colors.# Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale# colors by multiplying the count by zero, but still give them a low# weight.score = (saturation + 0.1) * countif score > max_score:max_score = scoredominant_color = (r, g, b)return dominant_color使用方法：from PIL import Imageprint get_dominant_color((''))这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现百度图片那样的色域呢？

？其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。

例如：划分为0-127,和128-255，然后自由组合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧。

python处理图片数据？

生成一张纯色的图片先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。

批量生成图片上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。

接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。本地生成的图片封装成函数前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。

尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。本地生成的图片。

怎样使用Python图像处理

Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言，它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程，下文进行对Python图像处理进行说明。

当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章。

我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验。

PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完成，其中mode表示输出的颜色模式。

例如''L''表示灰度，''1''表示二值图模式等。但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈值127来实现的，即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0。

为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数。

深度剖析Python语法功能深度说明Python应用程序特点对Python数据库进行学习研究Python开发人员对Python经验之谈对Python动态类型语言解析Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换。

其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度，''1''表示二值图模式。

可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0。

当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内，任意需要的一对一映射关系。

示例代码如下：import Image # load a color image im = ('''') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') ('''') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') ('''')IT部分通常要完成的任务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密。

任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行周到的考虑。

Python图像处理所具有的一个显著优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金，而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本的50%到95%。

Python清晰可读的语法使得软件代码具有异乎寻常的易读性，甚至对那些不是最初接触和开发原始项目的程序员都能具有这样的强烈感觉。虽然某些程序员反对在Python代码中大量使用空格。

不过，几乎人人都承认Python图像处理的可读性远胜于C或者Java，后两者都采用了专门的字符标记代码块结构、循环、函数以及其他编程结构的开始和结束。

提倡Python的人还宣称，采用这些字符可能会产生显著的编程风格差异，使得那些负责维护代码的人遭遇代码可读性方面的困难。转载。

Python能用来做什么？

Python 语言主要有以下用途：1) 简单：Python 是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的 Python 程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格。

Python 的这种伪代码本质是其优点之一，使用户能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。2) 易学：Python 有极其简单的语法，非常容易上手。

3) 免费、开源：Python 是 FLOSS（自由/开源软件）之一。简单来说，用户可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。

FLOSS 是基于一个团体分享知识的概念，这也是为什么 Python 如此优秀的原因之一：它由一群希望看到 Python 更加优秀的人创造，并被他们不断改进。

4) 高层语言：使用 Python 语言编写程序时，不用考虑如何管理程序使用的内存等底层细节。5) 可移植性强：由于它的开源本质，Python 已经被移植在许多平台上。

如果 Python 程序没有使用依赖于系统的特性，那么程序不用修改就可以在下述任意平台上面运行。

这些平台包括 Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、Pocket PC 和 Symbian。

6) 解释型语言：编译型语言（如 C 或 C++）源程序从源文件（即 C 或 C++ 语言）转换到二进制代码（即 0 和 1）的过程通过编译器和不同的标记、选项完成，当运行程序的时候，连接器把程序从硬盘复制到内存中并且运行。

而 Python 程序不需要编译成二进制代码，直接从源代码运行程序。在计算机内部，Python 解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。

因此，用户不再需要操心如何编译程序、如何确保指定了正确的模块或包文件等细节，所有这一切使得使用 Python 更加简单。

同时，由于只需要把 Python 程序拷贝到另外一台计算机上即可工作，这也使得 Python 程序更加易于移植。7) 面向对象：Python 既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。

在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

与其他语言（如 C++ 和 Java）相比，Python 以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

8) 可扩展性强：如果希望把一段关键代码运行得更快或希望某些算法不公开，可以使用 C 或 C++ 语言编写这部分程序，然后在 Python 程序中调用它们。

9) 可嵌入性强：可以把 Python 嵌入 C/C++ 程序，从而向用户提供脚本功能。

10) 丰富的扩展库：Python 扩展库很庞大，可以帮助处理包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV 文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk 以及其他与系统有关的操作。

只要安装了 Python，所有这些功能都是可用的，这被称作 Python 的“功能齐全”理念。除了扩展库以外，还有许多其他高质量的库，如 wxPython、Twisted 和 Python 图像库等。

Python如何获取图片长宽等信息

使用PIL模块,windows安装包下载:使用方法# coding: utf8# 获取指定图片的长和宽from PIL import Imageimg = ("")print 运行结果:(52, 54)。

python,如两图，花括号里的内容分别表示什么意思？谢谢

题主你好,先说第一幅图, 为啥 print('{:.^10.4}'.format('Flower')) 的输出结果是 ... 简单来说就是一个字符串的格式化,对应该例子来说就是对于'Flower'这个字符串你想以什么样的形式输出!, 而{:.^10.4}就正好定义了这里所谓的输出形式.一般来说, format格式化字符串最常用的是就是简单的替换,如print('hello {}'.format('friend!')) 上句的输出结果是 hello friend!但是,如果你不想让字符串原样输出, 就要用到相应的语法了,这里不细说我们只讲例子中的 {:.^10.4} 是怎么回事:外层的{}没啥说的, 语法的一部分;括号里的第一个符号冒号, : ,也是语法的一部分;冒号后面的点, . ,是补齐用的,它可以是任意字符,这个补齐是啥意思下面会说;点后面的向上的尖括号, ^ ,表示字符串内容居中显示;尖括号后面的 10 表示输出的字符串占10个字符的宽度;10后面的点, . ,是语法的一部分,作用是对上面10的补充说明,其后值为实际显示的字符数;点后面的 4 表示,输出内容中我只从字符串中取4个字符.我总结一下意思: 输出的内容总共有占10个字节的宽度, 这10个字节中,从'Flower'中截取4个字节,将其居中显示, 因为字符串才占4个字节,还有6个字节的宽度呢,因为字符串是居中显示的, 所以两边还各有三个字节的位置,使用冒号后面指定的字符,该例是点进行填充.就得到了最终的结果 ...-----再说第二道题, 如果第一道题弄明白了, 这题很好理解.print('{:.10}'.format(s1,s2)) 的结果 QQ........====Wechat这里我就不一一的细讲了, 把重点说一下, 和题一不一样的有两点: 第一点: 题一中, 字符串是居中显示(^),而题二, 字符串s1是靠左显示();第二点: 题一中对字符串进行了截取(.4), 而题二没有截取,完全显示.-----扩展阅读:网页链接下图是格式化的语法说明,从上面链接中截取的:写在最后: 字符串的格式化这东西不难, 但一开始看起来可能有点乱, 有精力的话题主最好将上面给的链接中的知识点都看一下, 都弄明白了,再看题就简单了.=====希望可以帮到题主, 欢迎追问.。

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