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

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

---

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算法进行判别
CV之Hog+HamMingDistance：基于Hog提取和汉明距离对比的应用—图像相似度对比之for循环将多个成对图片依次对比并输出相似度
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
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
ML之Hog_HammingDistance：基于Hog特征提取“RGB”图像的768个值的单向vector利用汉明距离算法进行判别
ML之Cosin：基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别
ML之SSIM：基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别

输出结果

代码实现

def Hamming_Distance(img1,img2,mark):
    if mark=="avg":
        hash1=avg_Hash(img1)
        hash2=avg_Hash(img2)
    elif mark=="dif":
        hash1=difference_Hash(img1)
        hash2=difference_Hash(img2)

    n=0
    if len(hash1)!=len(hash2):
        return -1
    for i in range(len(hash1)):
        if hash1[i]!=hash2[i]:
            n=n+1
    res=1-n/len(hash1)
    return res