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两种哈希算法的实现和优缺点
元气满满美少女
2017-07-07 09:50:55
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哈希算法
原理和
实现
哈希算法
原理和
实现
前言 当我们在编程过程中,往往需要对线性表进行查找操作。在顺序表中查找时,需要从表头开始,依次遍历比较a[i]与key的值是否相等,直到相等才返回索引i;在有序表中查找时,我们经常使用的是二分查找,通过比较key与a[i]的大小来折半查找,直到相等时才返回索引i。最终通过索引找到我们要找的元素。 但是,这
两种
方法的效率都依赖于查找中比较的次数。我们有一种想法,能不能不经过比较,而是直接通过关键字key一次得到所要的结果呢?这时,就有了散列表查找(哈希表)。 1、什么是哈希表 要说哈
哈希算法
-图片相似度计算
哈希算法
实现
图片相似度计算
实现
图片相似度比较的
哈希算法
有三种:均值
哈希算法
,差值
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,感知
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1.均值
哈希算法
一张图片就是一个二维信号,它包含了不同频率的成分。亮度变化小的区域是低频成分,它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域(比如物体的边缘)就是高频的成分,它描述具体的细节。或者说高频可以提供图片详细的信息,而低频可以提供一个框架。 而一张大的,详细的图片有很高的频率,而小图片缺...
(二十三)图像相似度比较
哈希算法
图像相似度比较
哈希算法
相似图像搜索的
哈希算法
有三种: 1.均值
哈希算法
2.差值
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3.感知
哈希算法
什么是哈希(Hash) • 散列函数(或散列算法,又称哈希函数,英语: Hash Function )是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。散列函数把消息或数据压缩成摘要,使得数据量变小,将数据的格式固定下来。该函数将数据打乱混合,重新创建一个叫做散列值( hash values hash codes hash sums或 hashes )的指纹。散列值通常用一个短的随机字母和数字组成
图片识别——三种
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性能与准确度比较
前面几篇文章对图片的三种
哈希算法
做了简单的介绍:均值
哈希算法
,感知
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,差异
哈希算法
。本篇将对上面算法做一个总结。并对在性能方面做些对比。 性能和准确度 目前有个超过150,000张图片的实验,有几张已知出现次数的待查找测试图片。比如一张图片(针)在150,000张图片(草堆)中出现一次,另外一张出现两次,第三张测试图片出现了32次。 分别使用aHash、pHash、dHash三种算法在这一“草堆”查找一只“针”。为了作比较,没有预先缓存图片库中的任何哈希值。比较值(汉明距离...
感知
哈希算法
原理与
实现
今天忽然想做一个图像识别的APP,但是在两张图片相似度的问题上产生了问题,感知
哈希算法
并不能解决这个问题,只是我在试着解决问题的过程中学到的一点知识。这里的关键技术叫做”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。下面是一个最简单的
实现
: 第一步,缩小
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