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基于Python图像处理汉明距离方法简单实现重复图像识别(jupyter notebook)
基于Python图像处理汉明距离方法简单实现重复图像识别(jupyter notebook)
上传者:
zy_dreamer
|
上传时间: 2022-05-09 09:07:36
|
文件大小: 1KB
|
文件类型: ZIP
python
图像处理
jupyter
综合资源
基于Python语音,使用Jupyter notebook开发的简单图像识别算法。算法通过将图像进行缩放,并进行灰度处理。然后计算待比较的两个图片之间的汉明距离,通过汉明距离来判断图片之间的相似性,并按照概率给出相似值,用于对重复图片的检测、判断。 算法大致流程如下: 1.缩放图片,一般大小为8*8,64个像素值。 2.转化为灰度图 3.计算平均值:计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值,直接用numpy中的mean()计算即可。 4.比较像素灰度值:遍历灰度图片每一个像素,如果大于平均值记录为1,否则为0. 5.得到信息指纹:组合64个bit位,顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹,获得汉明距离即可。 汉明距离的概念: 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的,汉明距离是一个概念,它表示两个(相同长度)字符串对应位置的不同字符的数量,我们以d(x,y)表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算,并统计结果为1的个数,那么这个数就是汉明距离。
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