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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

發(fā)布時間:2025/3/21 编程问答 29 豆豆
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ML之Hash_HamMingDistance:基于輸入圖片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8個元素的單向vector利用漢明距離算法進行判別

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目錄

輸出結(jié)果

代碼實現(xiàn)


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ML之Hash_HamMingDistance:基于輸入圖片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8個元素的單向vector利用漢明距離算法進行判別
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ML之Cosin:基于輸入圖片RGB均值化轉(zhuǎn)為單向vector利用Cosin(余弦相似度)算法進行判別
ML之SSIM:基于輸入圖片RGB的三維向量利用SSIM(結(jié)構(gòu)相似性度量)算法進行判別

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輸出結(jié)果

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代碼實現(xiàn)

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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

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總結(jié)

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