clear all;
close all;
clc;
img=imread('saber9.jpg');
img2=imread('saber2.jpg');
imshow(img)
figure,imshow(img2);
tmp=rgb2gray(img);
tmp2=rgb2gray(img2);
img_re=imresize(tmp,[8 8]);
img_re2=imresize(
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2023-07-05 00:54:57
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文章目录前言一、哈希算法是什么？二、应用一：安全加密三、应用二：唯一标识四、应用三：散列函数五、应用四：数据校验六、应用五：负载均衡总结 前言哈希算法经常使用的场景是哈希表，也叫散列表。但是在很多 场景下，哈希算法都有广泛的应用提示：以下是本篇文章正文内容一、哈希算法是什么？ 可以概括为：将任意长度的二进制串映射为固定长度的二进制串，这个映射规则就是哈希算法。 需要满足的要求：散列冲突
# 使用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法
在数字图像处理中，感知哈希算法是一种非常有用的工具，可以用于图像相似性比较、去重以及图像分辨率分析等。本文将指导你如何利用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法。以下是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 | 说明
1.前言 “以图搜图”的引擎，之前很好奇他们是如何进行检索的，偶然间看到了一篇博客，上面说Google和Tineye主要利用的算法是感知哈希算法（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似，里面介绍的原理也比较简单，正好目前也在做图像检索方面的课
前言：查看 https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 中的数据可以看到在 list 中查找元素的复杂度为 O(n) , 在 dict 中查找元素的复杂度 为 O(1)本文来探讨以下其中的原理。1. hash字典建立在另一种技术之上：哈希表hash 函数是一种可以将任意长度的数据映射到固定长度值的函数，称为哈希。hash 函数有 3
感知哈希算法(perceptual，它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串，然后比较不同图像的指纹。结果越接近，就说明图像越相似。根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。下面是一个最简单的实现：第一步，缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息
第一部分 faster r-cnn是区域建议网络，fast r-cnn和区域建议网络的组合，以图搜商品的准确率，会根据物体类别有所不同，大致分为三个类别。 1 平面物体，画报，装饰画，准确率可以达到95%以上 2 三位刚性物体，立体家具模型，准确率可以得到80% 3 对于柔性和纹理单一物品，如纺织类，纹理单一物品等，识别相对困难 目标检测的第一步就是要区域提名，类似与光学字符识别，问题的核心就是如
1. 前言现在手中只有一张图像需要在一个集合中去找到与之最相近的那一张，这个过程实际是一个匹配的过程，特别是在多模态医学图像中解决这样的问题是比较迫切的，今年试验了一种广泛使用的算法——感知哈希算法！具体的实验结果将在下文中给出。2. 算法原理step1：缩小图片尺寸 将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构、明暗等基本信息。 st
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2019-09-05 10:20:00
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哈希相似度算法（Hash algorithm）用一个快速算法，就达到基本的效果。哈希算法（Hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个固定位数的Hash 值（指纹 fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹，结果越接近，就说明图片越相似。一般有如下三种生成Hash 值方法：差值DHash缩小尺寸：将图片缩小到8x9的尺寸，总共72个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只
# Python 感知哈希实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现Python感知哈希。感知哈希是一种用于图像比较的技术，它可以检测两个图像是否相似，即使它们的大小或方向不同。在本文中，我们将通过一系列步骤，使用Python来实现这一功能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
什么是哈希算法将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串，这个映射的规则就是哈希算法。而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。一个优秀的哈希算法要满足几点要求：从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫意向哈希算法）；对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个Bit，最后得到的哈希值也大不相同；散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小；哈希算法的执行
想必大家都用google或baidu的识图功能，上面就是我搜索冠希哥一幅图片的结果，达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法，这些算法都很易懂，下面分别介绍一下： 一、平均哈希算法（aHash）此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。 步骤： 1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片。 2.转化
我正在寻找创建图像的基本表，然后将其与任何新图像进行比较，以确定新图像是否与基础完全相同（或近似）。 例如：如果您想减少同一图像的存储100次，则可以存储它的一个副本并提供指向它的参考链接。 输入新图像后，您想与现有图像进行比较以确保它不是重复的...想法吗？ 我的一个想法是缩小到小缩略图，然后随机选择100个像素位置并进行比较。 #1楼 这篇文章是我解决方案的起点，这里有很多好主意，所以我
.哈希算法1.1. 简介计算机行业从业者对哈希这个词应该非常熟悉，哈希能够实现数据从一个维度向另一个维度的映射，通常使用哈希函数实现这种映射。通常业界使用y = hash(x)的方式进行表示，该哈希函数实现对x进行运算计算出一个哈希值y。 区块链中哈希函数特性：函数参数为string类型；固定大小输出；计算高效；优点：collision-free 即冲突概率小:x != y => hash(
感知哈希算法（以下简称PHA）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）,而这些指纹是可以进行比较的。【原理】下面是简单的步骤，来说明对图像进行PHA的运算过程 ：第一步，缩小尺寸。 最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素
1.前言 目前“以图搜图”的引擎越来越多，可参考博文： “以图搜图”的引擎，之前很好奇他们是如何进行检索的，偶然间看到了一篇博客，上面说Google和Tineye主要利用的算法是感知哈希算法（Perceptual has
可以使用 Microsoft .NET 框架中的
System.Security.Cryptography 类方便地计算源数据的哈希值。 本文演示如何获得哈希值以及如何比较两个哈希值以检验它们是否相等。
要求
下表概括了推荐使用的硬件、软件、网络架构以及所需的 Service Pack：
• Microsoft Windows 2000 Professional、Windows 200
一、概述本文是《统计学习方法》第二章的读书笔记和手写代码实现。一套下来，耗时一天。希望能够坚持下来，系统地学习完整本书。本文引用原著讲解，加入了自己的理解。对书中算法采用Python实现。二、感知机模型感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为特征向量x，输出为类别，取+1,-1二值。感知机将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出训练数据进行线性划分
系列文章目录
文章目录系列文章目录一、哈希（hash）的概念二、hashlib模块三、密码加盐 一、哈希（hash）的概念哈希的概念： 哈希也叫散列、杂凑，它是一类算法的统称，可以将输入的数据映射成为固定长度的一堆字符，这些字符被称为散列值（hash值、哈希值等）。散列值的特点：每次传入的数据相同，得到的散列值也一定相同；只能由传入的数据算出hsah值，不能由散列值得到原来的数据；只要哈希的具体
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2023-07-04 20:57:46
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KNN是最经典的机器学习算法之一。该算法既可以用于数据分类，也可以用于数据回归预测，其核心思路是在训练样本中寻找距离最接近待分类样本的K个样本。然后，如果目的是分类，则统计这K个样本中的各个类别数量，数量最多的类别即认为是待分类样本的类别；如果目的是回归预测，则计算这K个样本的平均值作为预测值。图像识别，本质上也是数据分类，也即把每一张图像归类，因此KNN算法可以应用于图像识别。本文首先讲解KNN
