ML之Hash_HamMingDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用汉明距离算法进行判别
ML之Hash_HamMingDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用汉明距离算法进行判别
目录
输出结果
代码实现
相关文章
ML之相似度计算:图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介、代码实现
ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM:基于输入图片利用多种算法进行判别
CV之Hog+HamMingDistance:基于Hog提取和汉明距离对比的应用—图像相似度对比之for循环将多个成对图片依次对比并输出相似度
ML之Hash_EditDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用编辑距离算法进行判别
ML之Hash_HamMingDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用汉明距离算法进行判别
ML之Hog_HammingDistance:基于Hog特征提取“RGB”图像的768个值的单向vector利用汉明距离算法进行判别
ML之Cosin:基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别
ML之SSIM:基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
输出结果
代码实现
def Hamming_Distance(img1,img2,mark):if mark=="avg":hash1=avg_Hash(img1)hash2=avg_Hash(img2)elif mark=="dif":hash1=difference_Hash(img1)hash2=difference_Hash(img2)n=0if len(hash1)!=len(hash2):return -1for i in range(len(hash1)):if hash1[i]!=hash2[i]:n=n+1res=1-n/len(hash1) return res
ML之Hash_HamMingDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用汉明距离算法进行判别相关推荐
- ML之Hash_EditDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用编辑距离算法进行判别
ML之Hash_EditDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用编辑距离算法进行判别 目录 输出结果 代码实现 相关文章 ML之相似度计算:图像数 ...
- ML之Hog_HammingDistance:基于Hog特征提取“RGB”图像的768个值的单向vector利用汉明距离算法进行判别
ML之Hog_HammingDistance:基于Hog特征提取"RGB"图像的768个值的单向vector利用汉明距离算法进行判别 目录 输出结果 代码实现 相关文章 ML之相似 ...
- ML之SSIM:基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
ML之SSIM:基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别 目录 输出结果 代码实现 相关文章 ML之相似度计算:图像数据.字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介.代码实 ...
- ML之Cosin:基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别
ML之Cosin:基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别 目录 输出结果 代码实现 相关文章 ML之相似度计算:图像数据.字符串数据等计算相似度常用的十种 ...
- 相似图像搜索的哈希算法思想及实现(差值哈希算法和均值哈希算法)
图像相似度比较哈希算法: 什么是哈希(Hash)? • 散列函数(或散列算法,又称哈希函数,英语:Hash Function)是一种从任何一种数据中创建小 的数字"指纹"的方法.散 ...
- ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类
ML之K-means:基于(完整的)手写数字图片识别数据集利用K-means算法实现图片聚类 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 metrics.adjusted_ran ...
- ECCV 2022 | 网易互娱AI Lab提出首个基于单幅图片的实时高分辨率人脸重演算法
点击下方卡片,关注"CVer"公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达 点击进入-> CV 微信技术交流群 转载自:机器之心 | 作者:网易互娱AI Lab 网易互娱 AI ...
- cifar10数据集测试有多少张图_pytorch VGG11识别cifar10数据集(训练+预测单张输入图片操作)...
首先这是VGG的结构图,VGG11则是红色框里的结构,共分五个block,如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层: 一,写VGG代码时,首先定义一个 vgg_block(n ...
- 基于pygame 图片多边形坐标获取
基于pygame 图片多边形坐标获取 简介 视频效果预览 一.取坐标点 draw.py 二.检测生成的坐标点是否正确 test.py 简介 做目标检测的时候,设置检测区域可以有效减少误识别.之前画区域 ...
最新文章
- 计算机管理器win,进入windows启动管理器,win启动管理器
- java学习(26):switch
- 6-4 二叉树的非递归遍历 (25分)_本周小结!(二叉树)
- 平衡二叉树平衡因子怎么计算_数据结构PHP 平衡二叉树(AVL)的平衡原理
- Eclipse中使用Gradle构建Java Web项目
- extjs JsonStore加载数据,Combobox只显示最后一项值问题
- Redis(RedisTemplate)使用hash哈希
- 2010十一月份日用百货热销品货源推荐
- GIS | 坐标系统与地图投影
- 看阮一峰ES6 笔记
- 编译udf小软件(附视频教程)
- 腾讯这次组织变革是过渡的
- 锁定计算机后游戏掉线,Win7旗舰版系统下玩游戏挂机总是掉线的解决方法
- ts找不到primeng/primeng
- [机器学习]基于OpenCV实现最简单的数字识别
- 隐私计算 — 联邦学习 — Overview
- CMOS反相器基础(数字电路学习笔记)
- 虚拟机客户端怎么连接服务器,虚拟机客户端连接服务器
- call方法PHP,php __call方法如何使用
- 利用动态气泡图进行数据分析