1、图像处理: 使用PIL 库进行图像的读取、调整大小和灰度转换。 2、特征提取: 通过二值化处理提取图像的简单特征。 3、汉明距离: 计算两个二值向量之间的差异,用于比较图像特征。 4、数据可视化: 使用matplotlib 库显示图像和结果。 5、文件操作: 读取包含图像路径的文本文件,并处理文件中的路径信息。 代码运行流...
其它常见的重要字符串哈希函数包括DJB、JAVA内置的字符串哈希函数、FNV;整数哈希函数包括Thomas Wang's 32 bit Mix Function、Murmur、CRC32、memhash。 目标元素和存储位置的对应表格,被称为哈希表。要构造哈希表,就需要指定哈希函数,这里我们用的是除以7求余数的算法。得出的哈希表如下: 哈希表 表中可以看到,元素2...
数字签名:将数据的哈希值与签名算法结合,确保消息的真实性和完整性。 接下来我们将分别使用Python和Go实现这些常见的哈希算法,并对比其实现方式。 2. Python实现哈希算法 Python标准库hashlib模块提供了多种哈希算法的实现。我们可以很方便地通过调用这些内置函数生成数据的哈希值。 2.1 MD5算法 MD5是一种较早的哈希算...
“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 hash algorithm),它的作用是对每张图片生成一个"指纹"(fingerprint)字符串,然后比较不同图片的指纹。结果越接近,就说明图片越相似,里面介绍的原理也比较简单,正好目前也在做图像...
Python代码如下: 用这个算法计算2.jpg和3.jpg的哈希值和与1.jpg对比的汉明距离分别是: 2.jpg:7ffc0000ffffe000,汉明距离是5 3.jpg:7fff0000fffff800,汉明距离是5 很明显,pHash算法得到的汉明距离更加符合我们的要求。 原文地址 https://yshblog.com/blog/44 ...
hash_str= hash_str +'0'returnhash_strdefpHash(img):"""感知哈希算法(pHash) @param img: @return:"""#缩放32*32img = cv2.resize(cv2.imread(img), (32, 32))#, interpolation=cv2.INTER_CUBIC#转换为灰度图gray =cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)#将灰度图转为浮点型,再进行dct变换dct...
相似图片检测:感知哈希算法之dHash的Python实现 某些情况下,我们需要检测图片之间的相似性,进行我们需要的处理:删除同一张图片、标记盗版等。 如何判断是同一张图片呢?最简单的方法是使用加密哈希(例如MD5, SHA-1)判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档,其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的,如果是这个txt...
二:dict与set的实现原理 三:常用构造hash函数的方法 四:hash碰撞及其解决方法 五:dict的实现 一:Hash的定义 Hash,一般翻译做“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。【不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值】 ...
1 先来看一下DJB算法的Java实现 2 这个算法对应的Python实现 3 粗略一看，这次转换是没有问题的。字符串'helloworld'的哈希值是8246400108115897729。4 然而，'helloworldhelloworld'的哈希值两者却不相同Java结果在前，Python结果在后 5 原因是Python内置int类型值的范围是无穷大，而Java长整型在...
Python实现Map数据结构: Map()put(key,val)get(key)returnvaluelen()returnnumber of key-value connectionsinreturnTrue/False keyinmap 可以列表数据结构加顺序查找或者二分查找 更合适的是使用前述的哈希表实现,这样可以达到最快O(1)的性能 接下来示例使用哈希表class实现map类:slot列表保存key,平行的data列表用于...