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OpenCV图像哈希计算及汉明距离的计算

OpenCV均值哈希与感知哈希计算,比对图像相似度,当计算出来的汉明距离越大,图像的相似度越小,汉明距离越小,图像的相似度越大,这种没有基于特征点的图像比对用在快速搜索引擎当中可以有效的进行图像搜索....转换颜色空间,简化图像像素 Mat img, dst;//初始化矩阵IO string rst(64, '\0');//初始化哈希值 double dIdex[64];//初始化矩阵列表...,汉明长度为8*8=64个字节长度 //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。...++] = '0'; else rst[index++] = '1'; } } return rst; } 计算汉明距离.../** 汉明距离函数取哈希字符串进行比对,两字符串长度必须相等才能计算准确的距离 */ int HanmingDistance(string &str1, string &str2) { //

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执行交换操作后的最小汉明距离(并查集)

还有一个数组 allowedSwaps ,其中每个 allowedSwaps[i] = [ai, bi] 表示你可以交换数组 source 中下标为 ai 和 bi(下标从 0 开始)的两个元素。...注意,你可以按 任意 顺序 多次 交换一对特定下标指向的元素。 相同长度的两个数组 source 和 target 间的 汉明距离 是元素不同的下标数量。...在对数组 source 执行 任意 数量的交换操作后,返回 source 和 target 间的 最小汉明距离 。...:source = [2,1,3,4] - 交换下标 2 和 3 指向的元素:source = [2,1,4,3] source 和 target 间的汉明距离是 1 , 二者有 1 处元素不同,在下标...source 和 target 间的汉明距离是 2 , 二者有 2 处元素不同,在下标 1 和下标 2 。

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    小议Python列表和元组中的元素地址连续性

    今天的话题是列表和元组中的元素到底是不是连续存储的。了解C语言的朋友都知道,数组是连续存储的,所以可以下标来直接访问其中任意位置上的元素。...而Head First Python戏称列表是“打了激素的列表”,又说元组是”轻量级的列表“,这样的说法仅仅是说列表比数组的功能强大很多吗?...也就是说,x=3这样一个语句执行的过程实际上是先把数字3放入内存合适位置,然后再让变量x引用这个地址(类似于指针)。这一点同样适用于任何类型的变量,也适用于列表或元组中的元素。...也就是说,列表或元组中的元素实际上存储的是值的引用,而不是直接存储值。 因此,说列表或元组中元素是连续存储或不连续存储都是有道理的。...列表中的元素是连续存储的,所以支持下标操作和切片,但这些元素引用的地址却在绝大多数情况下是不连续的。

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    常用样本相似性和距离度量方法

    image.png 汉明距离 汉明距离(Hamming Distance)在信息论中表示两个等长字符串之间对应位置的不同字符串个数。...汉明重量:是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离,也就是说,它是字符串中非零的元素个数:对于二进制字符串来说,就是1的个数,所以11101的汉明重量是4。...因此,如果向量空间中的元素a和b之间的汉明距离等于它们汉明重量的差a-b。...编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是汉明距离的一般化,指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。...许可的编辑操作包括替换、插入、删除。 杰卡德距离 image.png 相关距离 image.png 余弦距离 image.png 信息熵 image.png

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    全面归纳距离和相似度方法(7种)

    距离(distance,差异程度)、相似度(similarity,相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离,这些方法作为机器学习的基础概念,广泛应用于如:Kmeans聚类、协同过滤推荐算法...汉明距离 汉明距离为两个等长字符串对应位置的不同字符的个数,也就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。...例如:1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2,“toned” 与 “roses” 之间的汉明距离是 3 带权重的字符串距离 对于字符串距离来说,不同字符所占的份量是不一样的。...包括无监督的PCA、有监督的LDA和ANMM。 基于Centroids的度量学习算法,即通过类中心进行分类的算法,而不是基于最近邻。...基于深度度量学习:利用深度网络学习一个表示(Embedding),采用各种采样方法(Sampling),比如成对/三元组训练样本(Triplet),计算一个带有Margin/最近邻等分类或聚类算法的损失

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    基本线性分组码与性能参数及差错控制

    k-bit 信息形成 2^k 不同的信息序列 , 称为 k 元组。 n-bit 可以形成 2^n 个不同序列,称为 n 元组。 (n,k)分组码输出的长度为n的序列称为码字。...对于分组码(n,k),定义 编码效率: k/n 编码冗余度:(n-k)/n 线性分组码的几个重要概念 码距(汉明距离):两个码组中对应位置上具有不同二进制码元的位数 码重(汉明重量):线性分组码中...geq l+1 纠错能力 t: d_{\min } \geq 2 t+1 检错 l 纠错 t: d_{\text {min }} \geq l+t+1 设某二元信道编码码字集合A中任意两个码字之间的汉明距离分别为...,该码的最小汉明距是3,该码能检测出2位错,能纠正1位错。...随机错 解:和上面类似,注意这里看的应该是Codeword。最小汉明距是3,检测出3 - 1 = 2位错,纠正(3 - 1) / 2 = 1位错,因此适合纠随机错。

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    NLP 点滴 :文本相似度 (上)

    一个很经典的算法便是计算两个字符串的编辑距离,即: 莱文斯坦距离,又称Levenshtein距离,是编辑距离(edit distance)的一种。...这便是汉明距离(Hamming distance) 在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离(英语:Hamming distance)是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...汉明重量是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离,也就是说,它是字符串中非零的元素个数:对于二进制字符串来说,就是1的个数,所以11101的汉明重量是4。...例如: 1011101与1001001之间的汉明距离是2 一般在利用simhash进行文本相似度比较时,我们认为汉明距离小于3的文本是相似的。...在去重时,因为汉明距离小于3则为重复文本,那么如果存在simhash相似的文本,对于四段simhash则至少有一段simhash是相同的,所以在去重时对于待判断文本D,如果D中每一段的simhash都没有相同的

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    Kaggle知识点:文本相似度计算方法

    距离衡量的是指元素之间的不相似性 (Dissimilarity),通常情况下我们可以利用一个距离函数定义集合 X 上元素间的距离,即: ? Jaccard 系数 ?...Levenshtein 距离 Levenshtein 距离是 编辑距离 (Editor Distance) 的一种,指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。...允许的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。例如将 kitten 转成 sitting,转换过程如下: ? 编辑距离的求解可以利用动态规划的思想优化计算的时间复杂度。...汉明距离 汉明距离为两个等长字符串对应位置的不同字符的个数,也就是将一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。...例如:1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2,“toned” 与 “roses” 之间的汉明距离是 3。

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    机器学习中“距离与相似度”计算汇总

    写在前面 涵盖了常用到的距离与相似度计算方式,其中包括欧几里得距离、标准化欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离、切比雪夫距离、马氏距离、兰氏距离、闵科夫斯基距离、编辑距离、余弦相似度、杰卡德相似度、Dice...汉明距离是以理查德·卫斯里·汉明的名字命名的,汉明在误差检测与校正码的基础性论文中首次引入这个概念这个所谓的距离,是指两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数。...= el2 for el1, el2 in zip(s1, s2)) 汉明距离主要应用在通信编码领域上,用于制定可纠错的编码体系。在机器学习领域中,汉明距离也常常被用于作为一种距离的度量方式。...在LSH算法汉明距离也有重要的应用。与汉明距离比较相近的是编辑距离。...杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。

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    离散数学第十一章群与编码笔记

    这和数字电路里的奇偶校验码一致,不过这里是规定放在最末位的。 汉明距离(Hamming distance):其值等于|x⊕y|。事实上不必按这个等式去算,只需要把x和y不一样的位数相加就是结果。...汉明距离被用于测量两个串的不同程度。其记号为δ(x,y)。...我们容易发现,汉明距离有以下性质: (1)交换性,δ(x,y)= δ(y,x); (2)非负性,δ(x,y)≥ 0; (3)汉明距离=0等价于两串相等; (4)三角不等式,δ(x,y)≤ δ(x,z)+...对一个encoding function:B^m -> B^n,定义其minimum distance(最小距离)为对其编码后的所有B^n的串中的最小汉明距离。...对一个群码上的encoding function,它的最小距离=其值域中非0的word的最小weight,即最小的1的个数。有了这一定理,我们不再需要列举汉明距离,只需要寻找最小1的个数即可。

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    距离度量 —— 汉明距离(Hamming Distance)

    一、概述 汉明距离(Hamming Distance),就是将一个字符串变成另一个字符串所需要的替换次数。...二、计算方式 举个例子, 1011101 与 1001001 的 汉明距离 为 2 式1 1 0 1 1 1 0 1 式2 1 0 0 1 0 0 1 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...2143896 与 2233786 的 汉明距离 为 3 式1 2 1 4 3 8 9 6 式2 2 2 3 3 7 9 6 只要将 式1 中标红的部分换一下即可。...三、汉明重量 汉明重量 就是字符串相对于相同长度的零字符串的汉明距离;也就是说,它是字符串中非零的元素个数:对于二进制字符串来说,就是 1 的个数,所以 11101 的汉明重量是 4。...因此,如果向量空间中的元素 a 和 b 之间的汉明距离等于它们汉明重量的差 a-b。

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    python 各类距离公式实现

    所列的距离公式列表和代码如下: 闵可夫斯基距离(Minkowski Distance) 欧氏距离(Euclidean Distance) 曼哈顿距离(Manhattan Distance) 切比雪夫距离...(Chebyshev Distance) 夹角余弦(Cosine) 汉明距离(Hamming distance) 杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient) 编辑距离...汉明距离(Hamming distance) (1)汉明距离的定义 两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。...例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。 应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。...是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入、删除、替换。算法实现:动态规划。 Levenshtein.hamming(str1, str2) 计算汉明距离。

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    相似度计算——汉明距离

    汉明距离,又称编辑距离,是一种衡量两个等长字符串之间的不同之处的度量方法,它在信息论和计算机科学领域中有着广泛的应用。...汉明距离的概念也被应用于DNA序列分析、图像处理、语音识别等领域。 汉明距离的原理及计算方式 汉明距离的计算方式很简单,它是通过对比两个等长字符串对应位置上的字符来计算的。...如果两个字符串在相同位置上的字符不同,那么它们之间的汉明距离就会加一。字符串之间的相似度越高,对应的汉明距离越小。 换句话说,两个字符串的汉明距离就是将字符串其对应位置上的不同字符的个数加起来。...,可以做下这个题:汉明距离 汉明距离的应用场景 汉明距离在很多领域都有着广泛的应用。...汉明距离在密码学中的应用 在密码学中,汉明距离被用来衡量两个密文之间的相似度。它可以被用来判断密文是否被篡改或者被破解。此外,汉明距离还被用来衡量密钥的相似度,评估密码系统的安全性。

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    人工智能时代,你需要掌握的经典大规模文本相似识别架构和算法

    图1 欧氏距离 欧式距离因为计算是基于各维度特征的绝对数值,所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别,当不同维度单位不同将使距离失去意义。...文本转换为SimHash后,我们通过海明距离(Hamming distance)计算两个SimHash是否相似。 如果向量空间中的元素a和b之间的汉明距离等于它们汉明重量的差a-b。...汉明重量分析在包括信息论、编码理论、密码学等领域都有应用。 8 降维比较 Google的论文给出的数据中,64位的签名,在汉明距离为3的情况下, 可认为两篇文档是相似。...给定场景:给出一个64位的SimHash集合F和一个SimHash f,找出F中是否存在与f只有3位差异的SimHash 为了查询相似,我们依然需要两两比较。但汉明距离算法给了我们降维的捷径。...可以证明,汉明距离小于3情况下,将hash code等分为4份,则必有一份完全相同。 基于上述特点,我们设计一个MySQL存储索引方案来实现,如图5所示。 ?

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    一日一技:包含元组的列表,对第一个元素升序第二个元素降序

    它的比较方法就是先对第一个元素比较,如果第一个元素相等,再比较第二个元素。...因此对包含元组的列表也可以这样排序,例如: d = [(6, 5), (1, 3), (4, 7), (6, 4), (1, 8), (7, 9)] d.sort() 但现在问题来了,如果要对这个列表排序...,但是需要对元组中的第一个元素升序,第二个元素降序,应该怎么办呢?...-x[1])) 运行效果如下图所示: 现在问题来了,如果被排序的列表里面的元组第二项,不是数字,而是字符串怎么办?...例如对如下列表进行排序,按元组第一个元素升序,第二个元素降序: [(6, 'apple'), (1, 'google'), (4, 'future'), (6, 'zero'), (1, 'stand'

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    hdoj 4712 Hamming Distance(靠人品过的)

    我先解释一下汉明距离 以下来自百度百科 在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的字符不同的个数。换句话说,它就是将 一个字符串变换成另外一个字符串所需要替换的字符个数。...例如: * 1 与 0 之间的汉明距离是 1。 * 214 与 214 之间的汉明距离是 0。 * "abcd" 与 "aacd" 之间的汉明距离是 1。...汉明重量是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离,也就是说,它是字符串中非零的元素个数:对于二进制字符串来说,就是 1 的个数,所以 11101 的汉明重量是 4。...汉明距离在信息论、密码学等方向有很重要的应用。 这个题是让你求n个数两两之间最小的汉明距离,而且规定了每个数是长度为5的16进制数,可以想到求出最大的值为20,最小为10。...没想到什么好的算法,看了人家的解题报告,依靠RP,随机找1000000对点求最小值,不过还是过了。

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    相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离(simhash)(三)

    最后比对两张图片的指纹,获得汉明距离即可。 这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。...4)INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法 5)INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值 http://blog.csdn.net/u012005313...得到哈希值之后,需要求距离,这里较多使用海明距离(来源)。 这等同于”汉明距离”(Hamming distance,在信息论中,两个等长字符串之间的汉明距离是两个字符串对应位置的不同字符的个数)。...我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s。...换一种思路,simhash可以作为局部敏感哈希第一次计算缩小整个比较的范围,等到我们只有比较700多次比较时,就算使用我们之前精准度高计算很慢的编辑距离也可以搞定。

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