图片库算法
每张图分成四块，将每部分的图片混成一种纯色，对比这四个纯色可以筛掉大部分的图片
㈡ 一个网站首页 图片各种不规格 后台数据库该怎么设计存储那些图片
图片数据库的设计：A表为明细信息，B表是图册，属于汇总信息多对一的关系
所以A表增加字段，记录图册编号就可以了
如果有已存在的图片想另编成册，就需要在A表复制已存在数据写入新图册在B表的编号吧？或者有其它更优算法吗？
如果你想保留这张图片历史上存在于哪些图册，有两种方法，一是新建一条记录，原图册也能正常打开；二是建立一个历史关系表，只保留变更过的图片与图册对应关系，这样要想显示原图册程序上费点劲，好处是图片库都是唯一的，不乱。
如果不保留痕迹，将图册字段变更就行。
因为你这个不存在什么逻辑关系，就没有什么所谓算法问题，搞个前台界面，勾选信息，然后通过循环，进行数据处理。速度不见得慢。
望采纳！！！感激感激
㈢ 如果制作一个图片网站，用怎样的算法或是数据结构存放照片，才能让用户快速找到自己想要的图片
没有这么麻烦啦
图片地址 一个字段 其他比如图片名称 一个字段
你检索 通过查询名称 然后返回 图片地址 页面再显示图片
和算法 数据结构没有半点关系
㈣ pca人脸识别是需要先下个图片库，再用算法，求matlab算法,谢谢！
PCA不是用来做人脸识别的，PCA是一种特征降维的算法，它只是在人脸识别中某一步起到了作用。
㈤ 有开源的算法可以用于进行图像识别不
可以的。
一张图片的识别这个很简单的，都不用考虑效率的问题，直接一个特征匹配就搞定，opencv开源库中有现成的，真的很简单，十几行代码就搞定。
㈥ p970怎样更新图片库或者请介绍一个新软件看图吧……（动静都能看得到的）
iSee图片专家，是简单易学，功能强大。
软件：
一个功能全面的数字图像浏览器处理工具，不仅拥有强大的ACDSee媲美的图像娱乐应用，为中国用户量身打造的地段，让你的图片动起来，留下更多的快乐回忆！
1，强大的傻瓜图像处理方法：旋转（支持自动水平调节），亮度/对比度/饱和度/ RGB调节，调整大小，添加文字（支持透明字，旋转字，空心字的效果）的图像效果，填充/删除/剪切（支持打印尺寸切割的），支持多重和重做功能
强大的图像娱乐应用：
。我要拍照：疯狂自拍个性贴纸，“看电影”相框预览支持;
。时尚相框：最强大的专业级相框合成效果，快速制作贴纸，日历（支持日历），名片，文具，手机支持框架和图片缩放，官方网站的大量相框插件可下载升级;
。丰富多彩的网络图：动效娱乐功能的应用程序的流行的网络形象，支持合成论坛头像和签名的动态效率而设计的，使用QQ表情GIF动效，支持特殊效果的动画合成到70张幻灯片; BR />。相册合成：可合成相册程序，屏幕保护程序，或AVI视频，支持自定义特效和背景音乐;
。图像效果：内置超过20种图像特效快速实现各种有趣的图像效果：锐化，模糊，抽丝，怀旧，浮雕/雕刻;
。画笔涂鸦：功能强大的画笔功能，独特的喷笔，鱼眼，荧光笔效果的画笔，享受不一样的涂鸦乐趣！
。人物素描：羡慕论坛大虾冷静的性格，签了字，你可以有ISEE梦想成真！
。 Flash播放器：内置的Flash动画播放工具，轻松地预览，回放，变焦拍摄。
3，在线图像娱乐：
。网络搜图：缩略图搜索模式，自由分享;
。最容易使用的在线相册，精彩的朋友一起分享;
。最简单的在线图像合成，众多的在线工具让你轻松DIY个性图片;
。 ISEE升级更轻松地在线购买和安装ISEE扩展;
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。在线下载并自动安装QQ表情;
4，功能强大的数码照片辅助支持，我的照片，我做主：
。照片打印：支持各种照片自定义打印规格，轻松设置单张打印或打印;
。整理导出：任意剪裁或留空，不要拘泥于一个固定的中心/左/右模式，定制好的照片可以直接输出到完成打印店不需要做处理;
。简单的EXIF信息查看EXIF信息会自动保存在编辑过程中
。导入图像：从移动硬盘中自动寻找图片，导入指定的存储位置;
。图片扫描：简单的图像扫描功能，自动水平定位的旋转操作，轻松完成照片扫描;
5，增强工具：
。地图助理：的质地助理的限制开发网站上传图片 - 没有事先转换可以自动上传压缩转换图片超过了极限，把最终的问题，可以不被上传，并也减少网站的服务器带宽资源的无效占用（网站支持需获得授权）;
。批量转换：方便转换大批量图片（支持子文件夹中的所有图像）格式，并自动高保真压缩大小;
。批量添加一帧添加相同的相框/表情/毛刺方便，大量的图片;
。散装文本：用户自定义格式的文本添加到选择照片并指定所有的图片文件夹的位置;
。批量水印：由用户自定义水印图片和合成，添加到选择照片并指定所有的图片文件夹的位置;
。批量重命名：重命名用户定义的规则，并指定该文件将被统一更名为
。邮件：发送前，发送和接收邮件;
转换成图像的大小。影响幻灯片：高达54种的特殊效果，更人性化的断点续播功能;
。内置的屏幕保护程序，屏保：强大的特效幻灯片播放屏保，更加个性化的体验;
。屏幕捕捉：拷贝屏幕/活动窗口/指定对象，甚至是任何区域;
。图标提取：让别人的程序成为您自己的图标资源库;
优质，高效的图像算法，快速浏览季节性的显示更加清晰流畅，实现了高品质的图像输出;
7个简单方便的换肤功能，充分满足您的个性化需求;
8，内置智能升级程序，未来安装升级，可以自动完成，让你可以随时使用最新和最伟大的功能;
BR />
解决问题，调整内容：
1界面优化，更加美观，易于使用
2，快速设置常用设置
维修图向导无法
正常开关编辑BUG卡/日历：提高照片效果和翻转选项
5画笔涂鸦：“仿制图章”
批处理：增加了“JPEG无损旋转”<BR / 7，增强
图版本的默认安装插件和数字增强型版本的区别
图版是一个简化版本的数字增强型版本，以提高插件的速度失去某些功能/ 2，图向导的默认设置后，安装的插件版本相关的图片工具
3，图版本不提供导航栏，编辑处理功能所使用的导航栏
4，安装程序默认安装的插件少，所以比数字增强版10％
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3，的边缘切割/切口：支持“方/圆/任何形状/魔棒”和其他选定的切割方式，支持反选羽化，背景虚化，去除红眼和强大的选区选择操作，消光结果可直接保存到水印或涂鸦，以方便后续应用;支持按比例固定大小的各种选择方法，简单的照片裁剪;
4，数十个相机的RAW格式浏览，快速生成RAW缩略图快速查看RAW放大，优化PNG缩略图生成算法支持生成透明的PNG缩略图
5，自动切割：规模普遍使用的默认自动作物;
照片排版：强大的照片排版的应用程序，可以任意扩展插件支持;
增加“ISEE图精灵”，大大提高了从文件管理器打开的速度图片;
添加更容易使用的编辑操作，便于分类导航栏，找到所需的功能
9定制个性化的礼物：ISEE个性化的礼物，“ISP”你是网络“为客户提供最个性化的礼品定制服务
10，涂鸦/水印，ISEE软件的用户：增加涂鸦/水印
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傻瓜图像处理; BR /> 3，强大的图像编辑处理功能：
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。移动炫网图：动效娱乐功能的应用程序的流行的网络形象，支持合成论坛头像和签名的动态效率而设计的，使用QQ表情GIF动态效率，支持特殊效果的动画合成到68种幻灯片;
。相册合成：可合成相册程序，屏幕保护程序，或AVI视频，支持自定义特效和背景音乐;
。有趣的涂鸦：一个可爱有趣的涂鸦的效果;
。画笔涂鸦：功能强大的画笔功能，独特的喷笔，鱼眼，荧光笔效果的画笔，享受不一样的涂鸦乐趣！
。强大的批量处理功能：批量压缩转换，批量添加相框，批量添加文本的批量添加水印，批量重命名
。滑盖动画，照片排版，字符素描，Flash播放器，IE黑与白魔法地图。 。 。
3，在线图像娱乐：
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。网络搜图：缩略图搜索模式，自由分享;
。在线相册浏览：ISEE可以轻松地查看了163，网络相册照片;
。最简单的使用的意涵，在线相册，精彩的朋友分享;店用户的最佳辅助工具来帮助你轻松完成，加工，发布的产品更新和管理;
。最简单的在线图像合成，众多的在线工具让你轻松DIY个性图片;
。在线下载并自动安装QQ表情;
4，功能强大的数码照片辅助支持，我的照片，我做主：
。照片打印：支持各种照片自定义打印规格，轻松设置单张打印或打印;
。整理导出：任意剪裁或留空，不要拘泥于一个固定的中心/左/右模式，定制好的照片可以直接输出到完成打印店不需要做处理;
。简单的EXIF信息查看EXIF信息会自动保存在编辑过程中
。导入图像：从移动硬盘中自动寻找图片，导入指定的存储位置;
。图片扫描：简单的图像扫描功能，自动水平定位的旋转操作，轻松完成照片扫描;
5，增强工具：
。邮件：发送前，发送和接收邮件;
转换成图像的大小。影响幻灯片：高达54种的特殊效果，更人性化的断点续播功能;
。内置的屏幕保护程序，屏保：强大的特效幻灯片播放屏保，更加个性化的体验;
。屏幕捕捉：拷贝屏幕/活动窗口/指定对象，甚至是任何区域;
。图标提取：让别人的程序成为您自己的图标资源库;
更高的可用性支持：无限/重做，涉及内幕贴士，以防止丢失的图片，轻松换肤充分满足个性需求; <BR / 8内置的智能升级程序;
新增功能
图片：几十个相机RAW格式的浏览器，快速生成RAW缩略图快速查看RAW放大，优化PNG缩略图生成算法，透明的PNG支持生成缩略图
增加“ISEE图精灵”，大大提高了速度
单的图片浏览器界面上添加更容易使用的操作的导航栏来打开图片文件管理器，找到方/圆/任何形状/魔棒“和其他选定的切割方式，支持反选，边缘羽化，背景虚化的选区消除红眼功能
裁剪/抠图：支持分类选择操作方便，和其他强大的抠图结果可直接保存到水印或涂鸦，以方便后续应用;各种选择方法，以支持按比例分配，固定大小的，简单的照片裁剪，
自动裁剪：默认情况下，规模普遍使用的自动切割; />照片印刷的：功能强大的照片排版自由扩展的插件支持
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的ISEE软件的用户提供最个性化礼品定制服务，以增加功能性成分的“色彩调整”系列，提供了强大的彩色数字后处理的应用程序，人像美容，除雾镜曝光修复倒的负脉冲，白平衡，很少通过新的组件，极大的方便了后期处理的业余摄影师; BR />图像效果：增加了约10
涂鸦/水印：增加开孔涂鸦/水印的特殊效果
㈦ 百度识图原理
网络识图原理:
对于这种网络，谷歌的图像搜索一般由算法实现，一般是三个步骤：
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。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。
㈧ 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。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imgHash.py。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。
㈨ 怎么识别图片
方法：
1、打开迅捷OCR文字识别工具，点击工具上方的“快速识别”功能。
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。
现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。
㈩ 请问那位高人有关于人脸识别lda算法的实例，带图片库最好，谢谢
原代码可以在这里下载。论文原作者David Blei用C写的。
lda-c.tgz载下来解压，用make编译，生成lda可执行程序。
lda est [initial alpha] [k] [settings] [data] [random/seeded/*] [directory]
lda inf [settings] [model] [data] [name]
第一个命令是模型生成的部分。est就是estimate
第二个命令是推理部分。inf就是inference
主函数在lda-estimate.c里。
readme.txt里的模型描述：
LDA is a hierarchical probabilistic model of documents. Let \alpha be a scalar and \beta_{1:K} be K distributions of words (called "topics"). As implemented here, a K topic LDA model assumes the following generative process of an N word document:
1. \theta | \alpha ~ Dirichlet(\alpha, ..., \alpha)
2. for each word n = {1, ..., N}:
a. Z_n | \theta ~ Mult(\theta)
b. W_n | z_n, \beta ~ Mult(\beta_{z_n})
This code implements variational inference of \theta and z_{1:N} for a document, and estimation of the topics \beta_{1:K} and Dirichlet parameter \alpha.
从前面一篇文章可知K是一个选取的参数表示topic的个数(在代码里用变量NTOPICS表示)，\alpha是Dirichlet分布的参数，本来是一个k维向量，但是这里把它定义为标量，用一个值表示。在lda est命令里会给出一个初始的\alpha值，程序会根据训练数据求出最终的\alpha和\beta值，\beta值在上一篇文章中已经解释: β是一个k*V的矩阵。k就是主题个数，V是词语个数。计算模型实际上就是估算α和β的值。
lda est另外几个参数的解释。
setting: 配置文件，格式如下：
var max iter [integer e.g., 10 or -1]
var convergence [float e.g., 1e-8]
em max iter [integer e.g., 100]
em convergence [float e.g., 1e-5]
alpha [fit/estimate]
var max iter: 对于每一个文档的最大迭代次数，－1就是不限制，用收敛准则去判断是否停止迭代。
var convergence: 参数估计的收敛准则，当(score_old - score) / abs(score_old)小于设定值(或者迭代次数达到最大值)时，停止迭代
em max iter: EM最大迭代次数
em convergence: EM收敛准则
alpha: fit表示迭代过程中\alpha值保持不变，estimate表示\alpha值也会计算
data: 数据文件(数据格式在后面讲到)
random/seeded/*: 模型初始化参数，就是\beta矩阵的初始化。random就是用随机变量初始化，seeded就是随机抽取一个文档用平滑方法得到。＊表示从已有的模型里载入。代码里涉及到一个概念：sufficient statistics(充分统计量)，用结构体lda_suffstats存储，里面有一个k*V的二维数组class_word，不知道跟lda_model结构里的log_prob_w(也是k*V的二维数组)是什么关系。此处存疑。
directory: 输出目录
这里 有一个简单的语料库。载下来解压到lda程序所在目录。
然后运行如下命令
./lda 1 10 settings.txt ap/ap.dat random output
大概跑10来分钟