ODIFF —— 逐像素分析的图像差异识别工具
ODiff 是一个极快的原生图像比较工具,它能以毫秒为单位比较 2 个图像之间的视觉差异。
演示
特征
- 跨格式比较
- 支持比较不同布局的图像
- 抗锯齿检测
- 忽略区域
- 使用 YIQ NTSC 传输算法确定视觉差异
- 没有依赖项
未来更新项:
- 支持更多不同的图像格式
.jpeg
、.tiff
以及.bmp
- 从内存缓冲区读取图像
- 从 url 读取图像
安装
我们为大多数使用的平台提供预构建的二进制文件,有几种安装方法:
跨平台
推荐的跨平台安装这个库的方式是 npm 和 node.js。
npm install odiff-bin
odiff --help
macOS
brew install odiff
Alpine Linux
apk add odiff

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
每日一博 | 详解神经网络基础部件 BN 层
摘要:在深度神经网络训练的过程中,由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移(Internal Covariate Shift),而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》,作者:嵌入式视觉 。 一,数学基础 1.1,概率密度函数 随机变量(random variable)是可以随机地取不同值的变量。随机变量可以是离散的或者连续的。简单起见,本文用大写字母 XX表示随机变量,小写字母 xx表示随机变量能够取到的值。例如,x1x1 和 x2x2 都是随机变量 XX可能的取值。随机变量必须伴随着一个概率分布来指定每个状态的可能性。 概率分布(probability distribution)用来描述随机变量或一簇随机变量在每一个可能取到的状态的可能性大小。我们描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。 当我们研究的对象是连续型随机变量时,我们用概率密度函数(probability density function, PDF)而不是概率质量函数来描述它的概率分布。 更多内容请阅读《花书》第三章-概率与...
- 下一篇
Thoughtworks 技术专家 Phodal:2022 年前端趋势总结
Phodal 黄峰达(Phodal),《前端架构:从入门到微前端》《自己动手设计物联网》等多本技术书籍作者、Thoughtworks 技术专家。开坑,开到填不完的知名开源挖坑选手。乐于分享软件开发经验,以帮助开发人员创建更好的 KPI。现在,经常在 IDE、图形引擎和编译器相关的领域游荡。 近日,OSCHINA 和 Gitee 联合发布了《2022 中国开源开发者报告》。Thoughtworks 技术专家Phodal在报告中对开源大前端领域发展进行了解读,以下为原文。 2022 年前端趋势总结 类微前端:丰富与灵活的各类模式 与多年前相比,微前端及类微前端模式已经灵活多变: 微内核模式,即胖 vendor + 插件式的瘦组件。 标准微前端模式,基于定制的底座,以使各个应用、组件完全独立。 混合模式,即介于微内核与微服务化模式,诸如半嵌入的微内核模式。 无组件模式,诸如基于 Web Components、Islands 架构模式构建丰富的组件集。 现在,我们的挑战变成:如何选择合适的模式? 工具链:追求速度与非凡体验 众所周知,JavaScript 的工具链存在执行速度的问题,主要体现在...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- SpringBoot2初体验,简单认识spring boot2并且搭建基础工程
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装Nodejs环境
- SpringBoot2全家桶,快速入门学习开发网站教程
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)