ML之Hog_HammingDistance：基于Hog特征提取“RGB”圖像的768個值的單向vector利用漢明距離算法進行判別

?

目錄

輸出結果

代碼實現

---

?

相關文章
ML之相似度計算：圖像數據、字符串數據等計算相似度常用的十種方法簡介、代碼實現
ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM：基于輸入圖片利用多種算法進行判別
CV之Hog+HamMingDistance：基于Hog提取和漢明距離對比的應用—圖像相似度對比之for循環將多個成對圖片依次對比并輸出相似度
ML之Hash_EditDistance：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利用編輯距離算法進行判別
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
ML之Hog_HammingDistance：基于Hog特征提取“RGB”圖像的768個值的單向vector利用漢明距離算法進行判別
ML之Cosin：基于輸入圖片RGB均值化轉為單向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(結構相似性度量)算法進行判別

輸出結果

?

?

代碼實現

?

def hist_HanMing_similar01(lh, rh): lh_array = np.array(lh)print('lh_array.shape：',lh_array.shape)assert len(lh) == len(rh)return sum(1 - (0 if l == r else float(abs(l - r))/max(l, r)) for l, r in zip(lh, rh))/len(lh)

?

?

?

?

?

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的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的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。