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_EditDistance:基于輸入圖片哈?;?均值哈希+差值哈希)即8*8個元素的單向vector利用編輯距離算法進行判別
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輸出結(jié)果
代碼實現(xiàn)
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ML之Hash_EditDistance:基于輸入圖片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8個元素的單向vector利用編輯距離算法進行判別
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輸出結(jié)果
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代碼實現(xiàn)
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def edit_dis(self, str1, str2):len1 = len(str1)len2 = len(str2)dp = np.zeros((len1 + 1, len2 + 1))for i in range(len1 + 1):dp[i][0] = ifor j in range(len2 + 1):dp[0][j] = jfor i in range(1, len1 + 1):for j in range(1, len2 + 1):temp = 0 if str1[i - 1] == str2[j - 1] else 1dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1] + temp, min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1))return dp[len1][len2]?
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總結(jié)
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