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(jìn)行判別

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目錄

輸出結(jié)果

代碼實(shí)現(xiàn)

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輸出結(jié)果

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代碼實(shí)現(xiàn)

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def Cosin(self, img_pat1, img_pat2):image1 = Image.open(img_pat1)image2 = Image.open(img_pat2)image1 = self.get_thum(image1)image2 = self.get_thum(image2)image1_array = np.array(image1)images = [image1, image2]vectors = []norms = []for image in images:vector = []for pixel_tuple in image.getdata(): vector.append(average(pixel_tuple))vectors.append(vector)norms.append(linalg.norm(vector, 2)) vectors_array=np.array(vectors)a, b = vectorsa_array=np.array(a)a_norm, b_norm = normsres = dot(a / a_norm, b / b_norm) return res

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的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)算法进行判别的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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