imagededup 是一个 Python 包，用来简化在一堆图片中提取类似的图片。
imagededup 采用如下算法进行图像查重：
- Convolutional Neural Network (CNN)
- Perceptual hashing (PHash)
- Difference hashing (DHash)
- Wavelet hashing (WHash)
- Average hashing (AHash)
示例代码：
from imagededup.methods import PHash
phasher = PHash()
# Generate encodings for all images in an image directory
encodings = phasher.encode_images(image_dir='path/to/image/directory')
# Find duplicates using the generated encodings
duplicates = phasher.find_duplicates(encoding_map=encodings)
# plot duplicates obtained for a given file using the duplicates dictionary
from imagededup.utils import plot_duplicates
plot_duplicates(image_dir='path/to/image/directory',
duplicate_map=duplicates,
filename='ukbench00120.jpg')
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imagededup使用起来非常方便，可以应对一些基本场景，但是由于所依赖的库包较多，所以我是使用anaconda创建虚拟环境防止影响生产或者测试环境 conda create -n img_dup python=3.6 conda activate img_dup 安装 pip install imagededup 简单示例 # conda环境 imagededup from imag
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imagededup 这个返回相似图像字典，风格相似的图片，表情变化捕获不到 from imagededup.methods import PHashphasher = PHash() # 生成图像目录中所有图像的二值hash编码encodings = phasher.encode_images(image_dir='path/to/image/directory') # 对已编码图像寻找重复
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现实中我们经常需要用到图像去重，比如为了扩充人脸图像，可以在百度、Google通过关键词下载大量人脸图像，但这些图像可能存在重复，在合并时需要去重。 这里的重复，是指图像内容完全一样，或者有少量的尺度、位移、色彩、亮度变化，或者是添加了少量其他内容等。 当然，我们可以使用类似SIFT图像匹配的方式实现，但这是很慢的。 考虑大规模图像检索去重，一般的流程是全局特征提取+特征hash+二值特征比较。
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imagededup使用起来非常方便，可以应对一些基本场景，但是由于所依赖的库包较多，所以我是使用 anaconda创建虚拟环境防止影响生产或者测试环境 conda create -n img_dup python=3.6 conda activate img_dup 安装 pip install imagededup 简单示例 from imagededup.methods import
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imagededup这个python库它自动的会执行多线程读取数据的过程，但是他的准备时间可能太长了，官方示例是假设你的图像都在同一个文件夹。但是我的使用场景是要处理多个文件夹，每一个文件夹都要走一遍准备线程-跑线程-结束线程的过程。导致大量的时间在线程的准备和结束上。所以我选择用vthread来实现多线程，所有的图像文件无论位置在哪，都会统一使用处理，线程仅准备一次，并且，在给图像编码的时候，使
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目标 在这一章当中， 您将了解非局部均值消噪算法，以消除图像中的噪声。 你会看到几个不同的函数，如 cv2.fastNlMeansDenoising()，cv2.fastNlMeansDenoisingColored() 等 理论基础 在前面的章节中，我们看到了许多像高斯模糊，中值模糊等图像平滑技术，它们在一定程度上消除了少量的噪声。在这些技术中，我们在像素周围采取了一个小的邻域，并进行了一些像高
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图像去噪 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， 你将学习用于去除图像中噪声的非局部均值去噪算法。 你将看到不同的函数，例如cv.fastNlMeansDenoising()，cv.fastNlMeansDenoisingColored()等。 理论 在前面的章节中，我们已经看到了许多图像平
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如何删除悬空的Docker图像？我试过了 尝试连接到unix上的Docker后台程序套接字时获取的权限被拒绝：///var/run/Docker.sock：获取http://%2fvar%2frun%2fdocker.sock/v1.35/images/json？filters=%7b%22dangling%22%3a%7b%22true%22%3atrue%7d%7d:拨号unix/var/ru