利用图片指纹检测高相似度图片 - Python - 伯乐在线
& 利用图片指纹检测高相似度图片
大概五年前吧，我那时还在为一家约会网站做开发工作。他们是早期创业公司，但他们也开始拥有了一些稳定用户量。不像其他约会网站，这家公司向来以洁身自好为主要市场形象。它不是一个供你鬼混的网站——是让你能找到忠实伴侣的地方。
由于投入了数以百万计的风险资本（在US大萧条之前），他们关于真爱并找寻灵魂伴侣的在线广告势如破竹。Forbes(福布斯，美国著名财经杂志)采访了他们。全国性电视节目也对他们进行了专访。早期的成功促成了事业起步时让人垂涎的指数级增长现象——他们的用户数量以每月加倍的速度增长。对他们而言，一切都似乎顺风顺水。
但他们有一个严重的问题——色情问题。
该约会网站的用户中会有一些人上传色情图片，然后设置为其个人头像。这种行为破坏了很多其他用户的体验——导致很多用户取消了会员。
可能对于现在的一些约会网站随处可见几张色情图片也许并不能称之为是问题。或者可以说是习以为常甚至有些期待，只是一个被接受然后被无视的在线约会的副产品。
然而，这样的行为既不应该被接受也应该被忽视。
别忘了，这次创业可是将自己定位在优秀的约会天堂，免于用户受到困扰其他约会网站的污秽和垃圾的烦扰。简而言之，他们拥有很实在的以风险资本作为背后支撑的名声，而这也正是他们需要保持的风格。
该约会网站为了能迅速阻止色情图片的爆发可以说是不顾一切了。他们雇佣了图片论坛版主团队，真是不做其他事只是每天盯着监管页面8个小时以上，然后移除任何被上传到社交网络的色情图片。
毫不夸张的说，他们投入了数万美元（更不用说数不清的人工小时）来解决这个问题，然而也仅仅只是缓解，控制情况不变严重而不是在源头上阻止。
色情图片的爆发在2009年的七月达到了临界水平。8个月来第一次用户量没能翻倍（甚至已经开始减少了）。更糟糕的是，投资者声称若该公司不能解决这个问题将会撤资。事实上，污秽的潮汐早已开始冲击这座象牙塔了，将它推翻流入大海也不过是时间问题。
正在这个约会网站巨头快要撑不住时，我提出了一个更鲁棒的长期解决方案：如果我们使用图片指纹来与色情图片的爆发斗争呢？
你看，每张图片都有一个指纹。正如人的指纹可以识别人，图片的指纹能识别图片。
这促使了一个三阶段算法的实现：
1. 为不雅图片建立指纹，然后将图片指纹存储在一个数据库中。
2. 当一个用户上传一份新的头像时，我们会将它与数据库中的图片指纹对比。如果上传图片的指纹与数据库任意一个不雅图片指纹相符，我们就阻止用户将该图片设置为个人头像。
3. 当图片监管人标记新的色情图片时，这些图片也被赋予指纹并存入我们的数据库，建立一个能用于阻止非法上传且不断进化的数据库。
我们的方法，尽管不十分完美，但是也卓有成效。慢慢地，色情图片爆发的情况有所减慢。它永远不会消失——但这个算法让我们成功将非法上传的数量减少了80%以上。
这也挽回了投资者的心。他们继续为我们提供资金支持——直到萧条到来，我们都失业了。
回顾过去时，我不禁笑了。我的工作并没持续太久。这个公司也没有坚持太久。甚至还有几个投资者卷铺盖走人了。
但有一样确实存活了下来。提取图片指纹的算法。几年之后，我把这个算法的基本内容分享出来，期望你们可以将它应用到你们自己的项目中。
但最大的问题是，我们怎么才能建立图片指纹呢？
继续读下去一探究竟吧。
即将要做的事情
我们打算用图片指纹进行相似图片的检测。这种技术通常被称为“感知图像hash”或是简单的“图片hash”。
什么是图片指纹/图片哈希
图片hash是检测一张图片的内容然后根据检测的内容为图片建立一个唯一值的过程。
比如，看看本文最上面的那张图片。给定一张图片作为输入，应用一个hash函数，然后基于图片的视觉计算出一个图片hash。相似的图片也应当有相似的hash值。图片hash算法的应用使得相似图片的检测变得相当简单了。
特别地，我们将会使用“差别Hash”或简单的DHash算法计算图片指纹。简单来说，DHash算法着眼于两个相邻像素之间的差值。然后，基于这样的差值，就建立起一个hash值了。
为什么不使用md5,sha-1等算法？
不幸的是，我们不能在实现中使用加密hash算法。由于加密hash算法的本质使然，输入文件中非常微小的差别也能造成差异极大的hash值。而在图片指纹的案例中，我们实际上希望相似的输入可以有相似的hash输出值。
图片指纹可以用在哪里？
正如我上面举的例子，你可以使用图片指纹来维护一个保存不雅图片的数据库——当用户尝试上传类似图片时可以发出警告。
你可以建立一个图片的逆向搜索引擎，比如TinEye，它可以记录图片以及它们出现的相关网页。
你还可以使用图片指纹帮助管理你个人的照片收集。假设你有一个硬盘，上面有你照片库的一些局部备份，但需要一个方法删除局部备份，一张图片仅保留一份唯一的备份——图片指纹可以帮你做到。
简单来说，你几乎可以将图片指纹/哈希用于任何需要你检测图片的相似副本的场景中。
需要的库有哪些？
为了建立图片指纹方案，我们打算使用三个主要的Python包：
o 用于读取和载入图片
o ，包括DHash的实现
o 以及/，ImageHash的依赖包
你可以使用下列命令一键安装所需要的必备库：
$ pip install pillow imagehash
$ pip install pillow imagehash
第一步：为一个图片集建立指纹
第一步就是为我们的图片集建立指纹。
也许你会问，但我们不会，我们不会使用那些我为那家约会网站工作时的色情图片。相反，我创建了一个可供使用的人工数据集。
对计算机视觉的研究人员而言，数据集 是一个传奇般的存在。它包含来自101个不同分类中的至少7500张图片，内容分别有人物，摩托车和飞机。
从这7500多张图片中，我随机的挑选了17张。
然后，从这17张随机挑选的图片中，以几个百分点的比例随机放大/缩小并创建N张新图片。这里我们的目标是找到这些近似副本的图片——有点大海捞针的感觉。
你也想创建一个类似的数据集用于工作吗？那就下载 数据集，抽取大概17张图片即可，然后运行repo下的脚本文件gather.py。
回归正题，这些图片除了宽度和高度，其他各方面都是一样的。而且因为他们没有相同的形状，我们不能依赖简单的md5校验和。最重要的是，有相似内容的图片可能有完全不相同的md5哈希。然而，采取图片哈希，相似内容的图片也有相似的哈希指纹。
所以赶紧开始写代码为数据集建立指纹吧。创建一个新文件，命名为index.py，然后开始工作：
# import the necessary packages
from PIL import Image
import imagehash
import argparse
import shelve
import glob
# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required = True,
help = "path to input dataset of images")
ap.add_argument("-s", "--shelve", required = True,
help = "output shelve database")
args = vars(ap.parse_args())
# open the shelve database
db = shelve.open(args["shelve"], writeback = True)
1234567891011121314151617
# import the necessary packagesfrom PIL import Imageimport imagehashimport argparseimport shelveimport glob&# construct the argument parse and parse the argumentsap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-d", "--dataset", required = True,help = "path to input dataset of images")ap.add_argument("-s", "--shelve", required = True,help = "output shelve database")args = vars(ap.parse_args())&# open the shelve databasedb = shelve.open(args["shelve"], writeback = True)
要做的第一件事就是引入我们需要的包。我们将使用PIL或Pillow中的Image类载入硬盘上的图片。这个imagehash库可以被用于构建哈希算法。
Argparse库用于解析命令行参数，shelve库用作一个存储在硬盘上的简单键值对数据库（Python字典）。glob库能很容易的获取图片路径。
然后传递命令行参数。第一个，—dataset是输入图片库的路径。第二个，—shelve是shelve数据库的输出路径。
下一步，打开shelve数据库以写数据。这个db数据库存储图片哈希。更多的如下所示：
# loop over the image dataset
for imagePath in glob.glob(args["dataset"] + "/*.jpg"):
# load the image and compute the difference hash
image = Image.open(imagePath)
h = str(imagehash.dhash(image))
# extract the filename from the path and update the database
# using the hash as the key and the filename append to the
# list of values
filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:]
db[h] = db.get(h, []) + [filename]
# close the shelf database
db.close()
1234567891011121314
# loop over the image datasetfor imagePath in glob.glob(args["dataset"] + "/*.jpg"):&&&&# load the image and compute the difference hash&&&&image = Image.open(imagePath)&&&&h = str(imagehash.dhash(image))&&&&&# extract the filename from the path and update the database&&&&# using the hash as the key and the filename append to the&&&&# list of values&&&&filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:]&&&&db[h] = db.get(h, []) + [filename]&# close the shelf databasedb.close()
以上就是大部分工作的内容了。开始循环从硬盘读取图片，创建图片指纹并存入数据库。
现在，来看看整个范例中最重要的两行代码：
filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:]
db[h] = db.get(h, []) + [filename]
filename = imagePath[imagePath.rfind("/") + 1:]db[h] = db.get(h, []) + [filename]
正如本文早些时候提到的，有相同指纹的图片被认为是一样的。
因此，如果我们的目标是找到近似图片，那就需要维护一个有相同指纹值的图片列表。
而这也正是这几行代码做的事情。
前一个代码段提取了图片的文件名。而后一个代码片段维护了一个有相同指纹值的图片列表。
为了从我们的数据库中提取图片指纹并建立哈希数据库，运行下列命令：
$ python index.py —dataset images —shelve db.shelve
$ python index.py —dataset images —shelve db.shelve
这个脚本会运行几秒钟，完成后，就会出现一个名为db.shelve的文件，包含了图片指纹和文件名的键值对。
这个基本算法正是几年前我为这家约会创业公司工作时使用的算法。我们获得了一个不雅图片集，为其中的每张图片构建一个图片指纹并将其存入数据库。当来一张新图片时，我只需简单地计算它的哈希值，检测数据库查看是否上传图片已被标识为非法内容。
下一步中，我将展示实际如何执行查询，判定数据库中是否存在与所给图片具有相同哈希值的图片。
第二步：查询数据集
既然已经建立了一个图片指纹的数据库，那么现在就该搜索我们的数据集了。
打开一个新文件，命名为search.py，然后开始写代码：
# import the necessary packages
from PIL import Image
import imagehash
import argparse
import shelve
# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-d", "--dataset", required = True,
help = "path to dataset of images")
ap.add_argument("-s", "--shelve", required = True,
help = "output shelve database")
ap.add_argument("-q", "--query", required = True,
help = "path to the query image")
args = vars(ap.parse_args())
123456789101112131415
# import the necessary packagesfrom PIL import Imageimport imagehashimport argparseimport shelve&# construct the argument parse and parse the argumentsap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-d", "--dataset", required = True,&&&&help = "path to dataset of images")ap.add_argument("-s", "--shelve", required = True,&&&&help = "output shelve database")ap.add_argument("-q", "--query", required = True,&&&&help = "path to the query image")args = vars(ap.parse_args())
我们需要再一次导入相关的包。然后转换命令行参数。需要三个选项，—dataset初始图片集的路径，—shelve，保存键值对的数据库的路径，—query，查询/上传图片的路径。我们的目标是对于每个查询图片，判定数据库中是否已经存在。
现在，写代码执行实际的查询：
# open the shelve database
db = shelve.open(args["shelve"])
# load the query image, compute the difference image hash, and
# and grab the images from the database that have the same hash
query = Image.open(args["query"])
h = str(imagehash.dhash(query))
filenames = db[h]
print "Found %d images" % (len(filenames))
# loop over the images
for filename in filenames:
image = Image.open(args["dataset"] + "/" + filename)
image.show()
# close the shelve database
db.close()
123456789101112131415161718
# open the shelve databasedb = shelve.open(args["shelve"])&# load the query image, compute the difference image hash, and# and grab the images from the database that have the same hash# valuequery = Image.open(args["query"])h = str(imagehash.dhash(query))filenames = db[h]print "Found %d images" % (len(filenames))&# loop over the imagesfor filename in filenames:&&&&image = Image.open(args["dataset"] + "/" + filename)&&&&image.show()&# close the shelve databasedb.close()
首先打开数据库，然后载入硬盘上的图片，计算图片的指纹，找到具有相同指纹的所有图片。
如果有图片具有相同的哈希值，会遍历这些图片并展示在屏幕上。
这段代码使我们仅仅使用指纹值就能判定图片是否已在数据库中存在。
正如本文早些时候提到的，我从CALTECH-101数据集的7500多张图片中随机选取17张，然后通过任意缩放一部分点产生N张新的图片。
这些图片在尺寸上仅仅是少数像素不同—但也是因为这一点我们不能依赖于文件的md5哈希（这一点已在“优化算法”部分进行了详尽的描述）。然而，我们可以使用图片哈希找到近似图片。
打开你的终端并执行下述命令：
$ python search.py —dataset images —shelve db.shelve —query images/84eba74d-38ae-4bf6-b8bd-79ffa1dad23a.jpg
$ python search.py —dataset images —shelve db.shelve —query images/84eba74d-38ae-4bf6-b8bd-79ffa1dad23a.jpg
如果一切顺利你就可以看到下述结果：
左边是输入图片。载入这张图片，计算它的图片指纹，在数据库中搜索指纹查看是否存在有相同指纹的图片。
当然——正如右边所示，我们的数据集中有其他两张指纹相同的图片。尽管从截图中还不能十分明显的看出，这些图片，虽然有完全相同的视觉内容，也不是完全相同！这三张图片的高度宽度各不相同。
尝试一下另外一个输入图片：
$ python search.py —dataset images —shelve db.shelve —query images/9d355a22-3d59-465e-ad14-138a4e3880bc.jpg
$ python search.py —dataset images —shelve db.shelve —query images/9d355a22-3d59-465e-ad14-138a4e3880bc.jpg
下面是结果：
左边仍然是我们的输入图片。正如右边展示的，我们的图片指纹算法能够找出具有相同指纹的三张完全相同的图片。
最后一个例子：
$ python search.py —dataset images —shelve db.shelve —query images/-34d3-40b6-be16c67.jpg
$ python search.py —dataset images —shelve db.shelve —query images/-34d3-40b6-9473-98de8be16c67.jpg
这一次左边的输入图片是一个摩托车。拿到这张摩托车图片，计算它的图片指纹，然后在指纹数据库中查找该指纹。正如我们在右边看到的，我们也能判断出数据库中有三张图片具有相同指纹。
有很多可以优化本算法的方法——但最关键性的是要考虑到相似但不相同的哈希。
比如，本文中的图片仅仅是一小部分点重组了（依比例增大或减小）。如果一张图片以一个较大的因素调整大小，或者纵横比被改变了，对应的哈希就会不同了。
然而，这些图片应该仍然是相似的。
为了找到相似但不相同的图片，我们需要计算汉明距离（Hamming distance）.汉明距离被用于计算一个哈希中的不同位数。因此，哈希中只有一位不同的两张图片自然比有10位不同的图片更相似。
然而，我们遇到了第二个问题——算法的可扩展性。
考虑一下：我们有一张输入图片，又被要求在数据库中找到所有相似图片。然后我们必须计算输入图片和数据库中的每一张图片之间的汉明距离。
随着数据库规模的增长，和数据库比对的时间也随着延长。最终，我们的哈希数据库会达到一个线性比对已经不实际的规模。
解决办法，虽然已超出本文范围，就是利用和将搜索问题的复杂度从线性减小到次线性。
本文中我们学会了如何构建和使用图片哈希来完成相似图片的检测。这些图片哈希是使用图片的视觉内容构建的。
正如一个指纹可以识别一个人，图片哈希也能唯一的识别一张图片。
使用图片指纹的知识，我们建立了一个仅使用图片哈希就能找到和识别具有相似内容的图片的系统。
然后我们又演示了图片哈希是如何应用于快速找到有相似内容的图片。
从目录下下载代码。
周末学计算机视觉
如果你很喜欢本文而且还想了解更多与计算机视觉，图片处理以及建立图片搜索引擎相关的东西，那就去我的博客吧，地址是
关于作者：有什么手可以比对两张照片的相似度，人脸相似度。
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其实单论武功除吕布外大家都差不多。论战功关羽斩颜良是因为颜良抢军马已经得手正在后撤，并不想与人交手，没想到赤兔马快，被从后背赶上斩之；文丑就更冤了，他是受了委托来招降关羽的，并没想着交手，结果话没说完关羽的刀就到了。只是由于过去封建统治者的需要后来将关羽神话化了，就连日本人也很崇拜他，只不过在日本的关公形象是扎着日式头巾的。
张飞、许楮、马超的排名比较有意思，按理说他们斗得势均力敌都没分出上下，而古人的解释是按照他们谁先脱的衣服谁就厉害！有点搞笑呦。十名以后的排名笔者忘记了，好象第11个是张辽。最后需要说明的是我们现在通常看到的《三国演义》已是多次修改过的版本，笔者看过一套更早的版本，有些细节不太一样。
1、以身作则，如果连自己都做不好，还怎么当班长？
2、人缘好，我就是由于人缘不好，才改当副班长的。
3、团结同学，我们班有一个班长就是由于不团结同学才不当班长的，他现在是体育委员。
4、要有管理能力，首先要有大嗓门，我们班有位学习委员就是由于声音太轻才以3票之差当不了班长；其次要口齿清楚，让同学能听得懂你说的话；第三要说出有道理的话,让吵闹或打架的同学心服口服；第四，不能包庇好朋友，公正；第五，要搞好师生关系；第六，要严以律己，宽以待人，我们班的第一任班长就是因为“严以待人，宽以律己”才不能继续当下去的。
5、要坚持，我们班的纪律委员就是由于没有恒心，原来的大组长、卫生委员、劳动委员、体育委员、学习委员、小组长等（每个学期都加起来）都被免除了，现在的才当1天的纪律委员要不要免除都在考虑中，还要写说明书。
6、提醒班干部做自己要做的事，要有责任心。我们班的纪律委员就是没有责任心，班长的职务都被罢免了。
7、不要拿出班长的架子，要虚心。
8、关心同学（包括学习）。
9、要及早发现问题,自己可以解决的自己解决；自己不能解决的，早日让班主任解决。
10、要发现班级的好的地方，及时表扬。让全班都照做。
11、不要太担心学习，当个班干部，对以后工作有好处，这是个锻炼的机会，好好当吧，加油！
在高中阶段，学校和老师的规定一般都是为了学生的成绩着想，执行老师的话，其实也是为了大家好。即使有时候打点小报告，只要你的心态的好的，也不是坏事。比如A学习不专心，你用个适当的办法提醒老师去关心他，其实也是为了他好。
总的方针：和同学们组成一个团结的班集体，一切以班集体利益为上（当然不冲突国家、社会和学校利益为前提）。跟上面领导要会说话，有一些不重要的东西能满就满，这对你的同学好，也对你的班好。
再说十五点
一，以德服人
也是最重要的，不靠气势，只靠气质，首先要学会宽容（very important）你才能与众不同，不能和大家“同流合污”（夸张了点），不要有这样的想法：他们都怎么样怎样，我也。如果你和他们一样何来让你管理他们，你凭什么能管理他们？
二，无亲友
说的绝了点，彻底无亲友是不可能，是人都有缺点，有缺点就要有朋友帮助你。不是说，不要交友，提倡交友，但是不能把朋友看的太重，主要不能对朋友产生依赖感，遇到事情先想到靠自己，而不是求助！
三，一视同仁
上边说的无亲友也是为了能更好的能一视同仁，无论是什么关系，在你眼里都应是同学，可能比较难作到，但没有这点，就不可能服众。
四，不怕困难
每个班级里都会一些不听话的那种，喜欢摆谱的那种，不用怕，他们是不敢怎么样的！知难而进才是一个班长应该有的作风。
五，带头作用
我想这点大家都有体会就不多说了
六，打成一片
尽量和大家达成共识，没有架子，不自负不自卑，以微笑面对每一个人，不可以有歧视心理，不依赖老师，有什么事情自己解决，老师已经够累的了。
七，“我是班长”
这句话要随时放在心底，但是随时都不要放在嘴上，有强烈的责任心，时刻以班级的荣誉为主，以大家的荣誉为主。什么事情都冲在最前面。遇事镇定。
八，帮助同学
帮助同学不是为了给大家留下一个好的印象等利益方面的事，是你一个班长的责任，是你应该做的，只要你还是一个班长，你就要为人民服务（夸张）为同学服务。
九，诚实守信
大家应该都知道这个，是很容易作到的，也是很不容易作到，然这两句话并不是矛盾的，不是为了建立一个好的形象，和班级责任也没有什么关系，只是一个人应该有的道德品质。但你必须作到，连这样都做不到，就不可能做成一个好的班长。
十，拿的起放的下
学会放弃也同样重要，学会辨别好与坏。知道什么是该做的，什么是不该做的。
十一，谦虚
认真分析同学给你提的意见，不管是有意的，还是无意的。提出来就有他的想法，有他的动机。要作到一日三醒我身。
十二，心态端正
总之要有一个好的心态，积极向上的心态，把事情往好里想，但同时要知道另一面的危机，遇到事情首先想到的应该是解决问题，而不是别的！
十三,合理的运用身边的人和事
主动,先下手为强,遇到不能够管理的,就可以和其他班干部一起对付,实在不行,就迅速找到老师陈述自己的观点,免得他倒打一耙(尽量少打小报告.)
十四,和老师同学搞好关系.
威信可以提高,你说的话老师也比较相信,可以简单一点的拿到老师的一些特殊授权,而这些授权往往对你的帮助很大.
十五,合理的运用自己的权利和魄力
对付难管理的,权利在他的眼中已经不存在的,就运用你的魄力,用心去交流,努力感动身边的人,感动得他们铭记于心,你就成功了.
一点要加油哦
一般都是对着电视墙，这样的感觉有一些对私密的保护..
因为一般人在自己家里是比较随便的，有时来了客人也来不及收敛，但是如果正对的是电视墙，就给了主人一个准备的时间，就不至于显得很尴尬..
考虑是由于天气比较干燥和身体上火导致的，建议不要吃香辣和煎炸的食物，多喝水，多吃点水果，不能吃牛肉和海鱼。可以服用（穿心莲片，维生素b2和b6）。也可以服用一些中药，如清热解毒的。
确实没有偿还能力的，应当与贷款机构进行协商，宽展还款期间或者分期归还； 如果贷款机构起诉到法院胜诉之后，在履行期未履行法院判决，会申请法院强制执行； 法院在受理强制执行时，会依法查询贷款人名下的房产、车辆、证券和存款；贷款人名下没有可供执行的财产而又拒绝履行法院的生效判决，则有逾期还款等负面信息记录在个人的信用报告中并被限制高消费及出入境，甚至有可能会被司法拘留。
第一步：教育引导
不同年龄阶段的孩子“吮指癖”的原因不尽相同，但于力认为，如果没有什么异常的症状，应该以教育引导为首要方式，并注意经常帮孩子洗手，以防细菌入侵引起胃肠道感染。
第二步：转移注意力
比起严厉指责、打骂，转移注意力是一种明智的做法。比如，多让孩子进行动手游戏，让他双手都不得闲，或者用其他的玩具吸引他，还可以多带孩子出去游玩，让他在五彩缤纷的世界里获得知识，增长见识，逐渐忘记原来的坏习惯。对于小婴儿，还可以做个小布手套，或者用纱布缠住手指，直接防止他吃手。但是，不主张给孩子手指上“涂味”，比如黄连水、辣椒水等，以免影响孩子的胃口，黄连有清热解毒的功效，吃多了还可导致腹泻、呕吐。
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1、搜索引擎营销：分两种SEO和PPC，即搜索引擎优化，是通过对网站结构、高质量的网站主题内容、丰富而有价值的相关性外部链接进行优化而使网站为用户及搜索引擎更加友好，以获得在搜索引擎上的优势排名为网站引入流量。
良工拥有十多位资深制冷维修工程师，十二年生产与制造经验，技术力量雄厚，配有先进的测试仪器，建有系列低温测试设备，备有充足的零部件，包括大量品牌的压缩机，冷凝器，蒸发器，水泵，膨胀阀等备品库，能为客户提供迅捷，优质的工业冷水机及模温机维修和保养。
楼主，龙德教育就挺好的，你可以去试试，我们家孩子一直在龙德教育补习的，我觉得还不错。
成人可以学爵士舞。不过对柔软度的拒绝比较大。　　不论跳什么舞，如果要跳得美，身体的柔软度必须要好，否则无法充分发挥出理应的线条美感，爵士舞也不值得注意。在展开暖身的弯曲动作必须注意，不适合在身体肌肉未几乎和暖前用弹振形式来做弯曲，否则更容易弄巧反拙，骨折肌肉。用静态方式弯曲较安全，不过也较必须耐性。柔软度的锻炼动作之幅度更不该超过疼痛的地步，肌肉有向上的感觉即可，动作(角度)保持的时间可由10馀秒至30-40秒平均，时间愈长对肌肉及关节附近的联结的组织之负荷也愈高。
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