开源项目 `similarities` 使用教程

开源项目 similarities 使用教程

similaritiesSimilarities: a toolkit for similarity calculation and semantic search. 相似度计算、匹配搜索工具包,支持亿级数据文搜文、文搜图、图搜图,python3开发,开箱即用。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/similarities

1. 项目的目录结构及介绍

similarities/
├── similarities/
│   ├── __init__.py
│   ├── similarity.py
│   ├── utils.py
│   └── ...
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_similarity.py
│   └── ...
├── setup.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── ...
  • similarities/: 项目的主目录,包含核心代码文件。
    • __init__.py: 初始化文件,使目录成为一个包。
    • similarity.py: 实现相似度计算的核心功能。
    • utils.py: 包含一些辅助函数和工具。
  • tests/: 测试目录,包含项目的单元测试。
    • __init__.py: 初始化文件,使目录成为一个包。
    • test_similarity.py: 针对 similarity.py 的单元测试。
  • setup.py: 项目的安装脚本。
  • README.md: 项目说明文档。
  • requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 similarity.py,它包含了主要的相似度计算功能。以下是 similarity.py 的主要内容:

# similarity.py

def calculate_similarity(text1, text2):
    """
    计算两个文本的相似度
    :param text1: 第一个文本
    :param text2: 第二个文本
    :return: 相似度值
    """
    # 实现相似度计算逻辑
    pass

if __name__ == "__main__":
    text1 = "这是一个测试文本"
    text2 = "这是另一个测试文本"
    similarity = calculate_similarity(text1, text2)
    print(f"文本相似度: {similarity}")

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt,它列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。以下是 requirements.txt 的内容示例:

numpy==1.21.2
scipy==1.7.1
scikit-learn==0.24.2

这些包是进行文本相似度计算时所需的依赖库。在安装项目时,可以通过以下命令安装这些依赖:

pip install -r requirements.txt

通过以上步骤,您可以了解并使用 similarities 开源项目进行文本相似度计算。

similaritiesSimilarities: a toolkit for similarity calculation and semantic search. 相似度计算、匹配搜索工具包,支持亿级数据文搜文、文搜图、图搜图,python3开发,开箱即用。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/similarities

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 开源项目用于反向图像搜索 对于实现以图搜图功能的开源项目,可以考虑以下几个方向和技术栈: #### 1. **OSSIM** OSSIM 是一个强大的工具集,专注于遥感、地理信息系统(GIS)分析以及图像处理[^1]。虽然其主要目标并非专门针对通用图片搜索引擎开发,但它提供了丰富的图像处理算法库和数据结构支持,能够帮助开发者构建自定义的逆向图像检索系统。 如果计划创建基于地理位置或者卫星影像识别的应用程序,则 OSSIM 可能是一个非常合适的选择。它通过集成多种现有的开放源码组件来提供全面的功能集合,这使得研究人员能够在较少时间成本下快速搭建原型并测试想法。 #### 2. **NATS Messaging System** 尽管 NATS 主要被设计成高性能消息传递服务框架,并不属于直接关联到视觉计算领域的产品范畴内[^2];然而,在分布式环境中部署大规模索引数据库时,这类中间件解决方案往往不可或缺。因此当涉及到跨节点通信需求场景下的相似度匹配任务执行过程中,利用像 NATS 这样的技术可以帮助提高整体效率和服务质量水平。 另外值得注意的是,为了完成完整的反向图像查询流程还需要额外引入其他依赖项比如特征提取模型(如 CNN 或者 SIFT),存储引擎(Lucene,Solr,Elasticsearch)等等部分共同协作才能达成最终目的。 以下是简单的 Python 实现思路展示如何结合这些技术和第三方库来进行基础版本开发: ```python import cv2 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import numpy as np def extract_features(image_path): img = cv2.imread(image_path) sift = cv2.SIFT_create() _, des = sift.detectAndCompute(img, None) return des.mean(axis=0) query_image_feature = extract_features('path_to_query_image.jpg') database_images = ['image1.jpg', 'image2.jpg'] features_db = [extract_features(f) for f in database_images] similarities = [] for feature in features_db: sim_score = cosine_similarity([query_image_feature], [feature])[0][0] similarities.append(sim_score) most_similar_index = np.argmax(similarities) print("Most similar image:", database_images[most_similar_index]) ``` 此脚本仅作为概念验证用途展示了基本操作方法论;实际生产环境应用需进一步优化调整参数设置及扩展更多高级特性支持。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

冯海莎Eliot

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值