图片不会进行论文查重，因为首先要进行识别，但是现在的算法无法很有效的对于图片进行识别，所以论文查重不会对图片进行查重。论文查重主要是文字进行查重，一般的查重比例是5%-30%之间。详情可以看一下自己学校的论文查重比例。另外，有什么问题，可以追问，也可以直接点击头像，查看更多的论文相关问题。
毕业论文不能查重图片已经是过去式了，知网目前是完全可以查重图片的，不仅如此，论文中的公式、表格、代码等一些在以往无法识别的内容，目前都可以识别并检测的。
论文中图片的插入标准如下：论文中图片的种类繁多，有记录性的照片、纪实图像，数据定量分析的线形图、条形图、散点图、饼状图，具有解释性的示意图、流程图，以及地图等。但无论是哪一种图，都应在以下几方面注意格式的规范。(1)位置:插入文章的各类型图都应居中，并按排版需要调整大小，但图片宽度不应超过正文文本宽度。(2)颜色:除特殊用途图片外，插图尽量不使用彩色图，应调为灰度。
毕业设计的图纸跟说明书对不上会怎么样，普通三本学校，被发现会影响毕业设计成绩和评审结果。如毕业设计的图纸和说明书对不上，会影响毕业设计成绩和评审结果。毕业设计的图纸和说明书应该一致，图纸是设计方案的具体表现，说明书是对设计方案的详细解释和说明，两者应该相互印证、相互补充，确保设计方案的完整性和可行性。
不能。轨道交通信号与控制论文答辩图纸是毕业论文的重要成果，里面的内容必须要准确无误，一旦出现错误，可能会严重影响答辩的效果和结果，导致无法顺利毕业。轨道交通信号与控制是中国普通高等学校的一个本科专业，属于自动化类，一般修业年限为四年，授予工学学士学位，毕业生可在铁路通信及信号的设计、施工和维修养护等部门工作。
土木结构碧叶计算书和图纸不一样，正常情况下是不能通过答辩的
那说明图纸没有按照计算书的要求去画。。我帮你画。。
可以适当调整一下，把一段文字放在两张图片之间。
论文内容和论文图不一样。论文图文是论文的精要所，论文图文不匹配是论文内容和论文图不一样，论文内容偏离主题。论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
要发表的会议论文与自己的硕士毕业论文冲突了怎么办？内行人透露：论文查重市场越来越火爆：教育部对于论文的含金量要求越来越高；论文原创、论文查重越来越受到重视；论文查重软件相应市场需求也越来越多。如何获得童鞋们的信赖呢？很多童鞋检测出来，论文的重复率比知网的重复率还高，因此认为这个查重软件比较严格，比知网还好。可是这正是商家的套路。当你第一次使用，重复率高，感觉很好；当你修改n次之后，重复率依旧很高，其实就是不准确。所以要想论文查重，还是正规查重，不要贪便宜。大家在学习期间，基本上都会发表小论文（期刊）。很多人疑惑：毕业论文查重和自己发表的小论文重复怎么办？关注！应该这么办：1. 知网数据库很大很全。所以，是会遇到自己的毕业论文内容和自己发表的期刊论文内容重复的情况。2. 根据严格的比对算法，12字左右的字就被算作一处重复。如果这样算，毕业论文查重报告就会大片飘红。这也是很多查重软件重复率比知网高的原因之一。3. 在提交文章时，平台会要求注明作者和单位名称。因为，它可以智能识别出该单位该作者已经发表的论文。然后自动过滤掉这部分内容，对其余内容查重检测。注意：不注明的话，不会被自动过滤的。4. 有时候，它可能无法识别。这时候就需要我们去降重了。降重的方法很多。小毕认为最最实用的方法有2个：（1）将自己的论文内容进行重新编辑，换种语言换种说法呈现。（2）将自己的期刊内容部分设置成块，也就变成了图片模式，这样处处软件就不会检测了。总之，论文查重是一件非常琐碎的事情，选对软件很重要。否则会做很多无用功。
拆图和调整上文段落的位置与内容把你这个图2拆开成为2张图 这样每张图的高度就会减少 有利于排版 也可以调整上文的段落位置 比如把最后一段放到图下边 或者把最后一段的内容重新做修改调整 留出足够的空间给图片
以下是近些年将遗传算法应用于图像匹配的一些论文推荐：
迄今为止，人们已经提出了各种各样的图像匹配算法，但从总体上讲，这些匹配算法可以分成关系结构匹配方法、结合特定理论工具的匹配方法、基于灰度信息的匹配方法、基于亚像元匹配方法、基于内容特征的匹配方法五大类型 基于内容特征的匹配首先提取反映图像重要信息的特征，而后以这些特征为模型进行匹配。局部特征有点、边缘、线条和小的区域，全局特征包括多边形和称为结构的复杂的图像内容描述。特征提取的结果是一个含有特征的表和对图像的描述，每一个特征由一组属性表示，对属性的进一步描述包括边缘的定向和弧度，边与线的长度和曲率，区域的大小等。除了局部特征的属性外，还用这些局部特征之间的关系描述全局特征，这些关系可以是几何关系，例如两个相邻的三角形之间的边，或两个边之间的距离可以是辐射度量关系，例如灰度值差别，或两个相邻区域之间的灰度值方差或拓扑关系，例如一个特征受限于另一个特征。人们一般提到的基于特征的匹配绝大多数都是指基于点、线和边缘的局部特征匹配，而具有全局特征的匹配实质上是我们上面提到的关系结构匹配方法。特征是图像内容最抽象的描述，与基于灰度的匹配方法比，特相对于几何图像和辐射影响来说更不易变化，但特征提取方法的计算代价通常较，并且需要一些自由参数和事先按照经验选取的闭值，因而不便于实时应用同时，在纹理较少的图像区域提取的特征的密度通常比较稀少，使局部特征的提 取比较困难。另外，基于特征的匹配方法的相似性度量也比较复杂，往往要以特征属性、启发式方法及闭方法的结合来确定度量方法。基于图像特征的匹配方法可以克服利用图像灰度信息进行匹配的缺点，由于图像的特征点比象素点要少很多，因而可以大大减少匹配过程的计算量同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图像形变以及遮挡等都有较好的适应能力。所以基于图像特征的匹配在实际中的应用越来越广-泛。所使用的特征基元有点特征明显点、角点、边缘点等、边缘线段等。
遗传算法在图像匹配领域的应用早在1992年就有人提出。以下是其中一篇较早的论文："Genetic algorithms applied to image matching using corner feature detectors"，作者为R. Everson和S. Roberts，发表在1992年的遗传算法国际会议上。这篇论文提出了一种使用遗传算法进行图像匹配的方法，其中使用Harris角检测器（一种角点检测算法）来检测两幅图像中的角点，并使用遗传算法来匹配它们。该论文的方法是基于一组相似性度量来进行图像匹配的，其中包括了基于角点距离的相似性度量以及其他一些度量。使用遗传算法来寻找最优的匹配是一种较为有效的方法，因为可以使用遗传算法来搜索解空间并找到最优解。此后，这种方法被广泛应用于图像匹配和其他领域，为遗传算法在计算机视觉领域的应用奠定了基础。
遗传算法是一种计算机科学中的优化算法，用于在搜索空间中找到最佳解决方案。关于将遗传算法应用于图像匹配的论文，有一篇具有里程碑意义的经典论文是由. Holland和他的同事提出的。该论文题目为"Adaptation in Natural and Artificial Systems"，是由. Holland在1975年发表于美国国家科学院学报上的。这篇论文介绍了遗传算法的基本思想，并提出了将遗传算法应用于图像匹配问题的方法。具体而言，Holland等人提出了一种基于遗传算法的图像匹配算法，该算法使用基因编码表示图像特征，通过进化运算（如选择、交叉、变异等）来搜索最优匹配。这是遗传算法在图像匹配问题上的第一个应用，为后续研究提供了重要的启示。需要注意的是，虽然该论文并没有直接提到图像匹配这个术语，但它为后来的图像匹配问题提供了基础和思路，被认为是遗传算法应用于图像匹配问题的奠基之作。
那说明图纸没有按照计算书的要求去画。。我帮你画。。
应该没有问题的，不过另一个图是自己画的，并且是亲自做的设计，了解整个过程，关键还看答辩，设计的质量加上非常好的答辩一样会得到好成绩的。
不能。轨道交通信号与控制论文答辩图纸是毕业论文的重要成果，里面的内容必须要准确无误，一旦出现错误，可能会严重影响答辩的效果和结果，导致无法顺利毕业。轨道交通信号与控制是中国普通高等学校的一个本科专业，属于自动化类，一般修业年限为四年，授予工学学士学位，毕业生可在铁路通信及信号的设计、施工和维修养护等部门工作。
可以，不过更改图片后，需要再查重一次，以防出现问题。