
ML之Hash_HamMingDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用汉明距离算法进行判别
目录输出结果代码实现 相关文章ML之相似度计算:图像数据、字符串数据等计算相似度常用的十种方法简介、代码实现ML之Hash_EditDistance&Hash_HammingDistance&Hog_HanMing&Cosin&SSIM:基于输入图片利用多种...

ML之Hash_EditDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用编辑距离算法进行判别
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输出结果代码实现def Hamming_Distance(img1,img2,mark): if mark=="avg": hash1=avg_Hash(img1) ...

ML之Hash_EditDistance:基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用编辑距离算法进行判别
输出结果代码实现 def edit_dis(self, str1, str2): len1 = len(str1) len2 = len(str2) &...
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