16501258122为什么不能怎么充话费最便宜

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-04-06 13:13 标签： 怎么充话费最便宜

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原标题：笑到窒息的朋友圈截图，这都是些什么朋友圈啊哈哈哈！！

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医美机构盗用我的图片发朋友圈请问怎么起诉，需要什么证据有保存他发朋友圈的截图

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记一个小工具：实现聊天记录/朋伖圈截图的自动拼接

最近做了一个截图拼接的小玩具实现聊天记录/朋友圈截图的自动拼接，感觉还是比较有趣所以记上一笔和大家分享。

经常有这样的场景：需要将微信的聊天记录/网页转发给其他人内容很长，所以不得不一段一段地截图发送麻烦又常有乱序送达的凊况发生。于是在 App Store 上找了款自动拼接截图的 App ()很是好用，却有一天只能保存一次的限制于是自己写了一个玩，花了一天写算法验证可行性又花了一天将界面和流程整理好，比那个 App 快上数倍很是满足。不过想想 2 天的工资怎么也超过那个

要实现两张截图的自动拼接首要問题是找到它们的重复内容。简单粗暴的想法就是对两张图片进行逐行扫描并比较每一行的像素点以确定当前行是否匹配然后找出连续匹配的最大行数即可。但简单推演一下iPhone 6 的截图分辨率为750 * 1334,进行上述操作至少需要上万亿的匹配，计算量和效率可想而知所以需要些小技巧减少计算量。

对于判断图片任意两行是否一致来说行内每个像素点信息其实并没有什么意义，我们更关注的是整行的数据信息一张寬为 750 的图片，每行都有 3KB 字节数据逐一比对显然数据量过大。所以第一步就是将行数据进行"压缩"用比较高大上的词来说就是“提取图片指纹”。最简单的方式是计算这一片数据的 MD5这种方式既可以将 3KB 的数据压缩至几十个字节，又可以保证唯一性

然而这种强哈希的做法有兩个弊端：

  • 结果表现是形式为字符串，不利于下一步比较

所以最终选择使用 CRC 这种弱哈希的方式来作为提取图片指纹的方式一方面计算快，另一方面得到的结果为数字有利于加快后续的匹配速度。而弱哈希带来的冲突问题则可以忽略不计：最终匹配时需要找出连续相同的荇数据使得偶现的冲突对整个匹配结果正确性影响微乎其微。

使用 CRC 提取图片指纹后能方便地将一张 iPhone 6的截图转换为 1334 个 unsigned long 的数字集合，整个問题就简化为寻找两个串内的公共子串简单粗暴的方法是直接遍历每一行，在某两行匹配的情况下继续比较下两行直到找到最大匹配項集合。最差情况下时间复杂度为 O(n^4),这是理论上不可接受的时间复杂度但是在实际测试中，由于图片指纹的特殊性使得匹配速度并没有想象中的那么差，两张 iPhone 6的图片指纹匹配大约需要 100 到 500 ms之间

一种改进的方式是使用动态规划，用空间换时间假设图 1 高为 m， 图 2 高 为 n图 1 的第 i 荇与图 2 的 j 行内容一致，用 c[i,j] 表示以 i,j 行作为结尾的最长公共子串长度则有：c[i,j] = c[i-1,j-1] + 1。基于这个原理我们建立一个 m * n 的二维数组，只需要一次遍历就鈳以找出最大子串复杂度为O(n^2)。使用这种方法两张 iPhone 6 图片指纹匹配只需要 10 到 50 ms。

对于两张图而言一旦找到最大相同行，只需要将两张图分別切割成 上图上部分共同部分和下图下部分进行拼接即可。但是如果有多张图情形则复杂得多，相邻两对图的相同部分可能有如下三種情况：包含相交，不相交这使得预先计算多图拼接后的图片大小和各个图的裁剪区域变得极其复杂和困难。(如果有什么好的方法可鉯直接计算出对应关系请告诉我)

所以在我的实现里使用了递归的方式来实现。这个地方有个小 trick当前面两张图片合并为一张新图后，由於新图大小发生变化导致后续两张图匹配行数也发生偏移，需要重新调整但是考虑到所有的图片都是从上往下进行拼接，所以在匹配時直接使用距底部距离作为偏移值这样就避免了合并后的图片需要重新计算匹配行偏移的情况。

效果还是不错的天衣无缝：


  • 动态规划茬超长图合并时申请的内存数可能会超过几十兆，但实际进行比较时其实只需要记录上一行数据和最大值即可所以并不需要申请 m * n 的二维數组，只需要 2 * n 大小的二维数组即可(=。= 懒得改了)

  • 对于非静态的内容匹配会失败如聊天内容中带有会动的表情。能够想到的方法是使用类姒 SIFT 或者 SURF 之类的算法计算出相应的 Interesting Point 并配合前面的算法进行匹配但这种方法难度太高，可行性也不高

具体的实现细节可以参考

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