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
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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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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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
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
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
.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(
# 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
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
实现负载均衡是后端领域一个重要的话题，一致性哈希算法是实现服务器负载均衡的方法之一，你很可能已在一些远程服务框架中使用过它。下面我们尝试一下自己实现一致性哈希算法。一. 简述一致性哈希算法这里不详细介绍一致性哈希算法的起源了，网上能方便地搜到许多介绍一致性哈希算法的好文章。本文主要想动手实现一致性哈希算法，并搭建一个环境进行实战测试。在开始之前先整理一下算法的思路:一致性哈
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2023-08-23 18:07:24
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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
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
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
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
在程序员的实际开发中，哈希算法常常能用得到，本文以哈希算法的原理和应用为核心，和大家详细讲解一下哈希算法的概念、常见算法以及原理、在信息安全的应用等等。 一、概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应
# 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 |
| --- | --- |
|
一、哈希（相似度）算法原理借鉴hashmap算法找出可以hash的key值，因为我们使用的simhash是局部敏感哈希，这个算法的特点是只要相似的字符串只有个别的位数是有差别变化。那这样我们可以推断两个相似的文本，至少有16位的simhash是一样的。具体选择16位、8位、4位，大家根据自己的数据测试选择。
1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。
2、hash，通过hash算法把每
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2023-09-20 03:47:02
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彩色模型数字图像处理中常用的采用模型是RGB（红，绿，蓝）模型和HSV（色调，饱和度，亮度），RGB广泛应用于彩色监视器和彩色视频摄像机，我们平时的图片一般都是RGB模型。而HSV模型更符合人描述和解释颜色的方式，HSV的彩色描述对人来说是自然且非常直观的。HSV模型HSV模型中颜色的参数分别是：色调（H：hue），饱和度（S：saturation），亮度（V：value）。由A. R. Smit
