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
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2023-12-27 20:35:15
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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
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2024-04-22 10:38:32
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# 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
原创
2024-09-17 07:23:23
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.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(
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2023-12-19 17:48:50
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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
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2023-10-24 14:36:03
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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
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2023-10-04 07:56:40
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一致性哈希算法主要使用在分布式数据存储系统中，按照一定的策略将数据尽可能均匀分布到所有的存储节点上去，使得系统具有良好的负载均衡性能和扩展性。感觉一致性哈希与数据结构中的“循环队列”还是有一点联系的。1.简单哈希算法 哈希(hash)计箅是常见的数据分布技术，其通过求模运算来计算哈希值，然后据此将数据映射到存储空间中。由于只是采用了简单的求模运算．使得简单哈希计算存在很多不足： 1)增删市
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
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2024-01-08 12:23:28
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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
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2024-05-27 17:31:22
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一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
一致性hash算法
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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# 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 |
| --- | --- |
|
原创
2024-07-16 05:07:16
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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
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2024-09-09 17:57:14
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# 教你实现 Python 感知哈希算法
## 1. 什么是感知哈希？
感知哈希（Perceptual Hashing）是一种用来生成文件、图像或音频等内容的唯一指纹的方法。与传统哈希算法不同，感知哈希可以在输入内容相似的情况下生成相似的哈希值。因此，它在多媒体文件的去重、相似性比较等领域有广泛应用。
## 2. 实现流程
首先，我们来看看实现感知哈希算法的流程。下面是一个简洁的流程表：
原创
2024-10-27 04:51:47
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Android 实现感知哈希算法的代码示例
在这篇博文中，我将详细阐述如何在 Android 环境中实现感知哈希算法。感知哈希是一种用于内容识别的方法，它能够在两张图像之间找到相似度。这对于图像去重、相似图像搜索等应用非常有用。以下是实现过程的详细描述，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境已经准备好。这里列出
在Java中，每个对象都可以调用自己的hashCode()方法得到自己的哈希值(hashCode)，相当于对象的指纹信息，通常来说世界上没有完全相同的两个指纹，但是在Java中做不到这么绝对，但是我们仍然可以利用hashCode来做一些提前的判断，比如:如果两个对象的hashcode不相同，那么这两个对象肯定不同的两个对象。 如果两个对象的hashCode相同，不代表这两个对象一定是同一个对象，也
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2024-10-27 07:30:28
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变量的引用变量 和 数据 都是保存在 内存 中的；在 python 中 函数的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递 的在 python 中：变量和数据是分开储存的；
数据保存在内存中的一个位置；
变量保存着数据在内存中的地址；
变量中记录数据的地址，叫做引用；
使用 id（）函数可以查看变量中保存数据所在的地址；可变和不可变类型不可变类型，内存中的数据不允许被修改；数字型
字符串
元组可变
圆形识别（圆检测）是图像识别中很常见的一种处理方式，最核心的是cv2.HoughCircles这个函数实现的圆形检测。当然还有一些其他的处理过程，以下详述：1 读入图像首先需要读取一个图像文件，将其作为一个变量img = cv2.imread("save1.jpg", 0) # 0或者cv2.IMREAD_GRAYSCALE 读取为灰度图像
img2 = cv2.imread("save
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2023-09-02 11:04:21
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目前有许多算法来衡量两幅图像的相似性，本文主要介绍在工程领域最常用的图像相似性算法评价算
原创
2022-12-17 19:43:39
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