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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

简介: 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
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输出结果

image.png

代码实现



   def Cosin(self, img_pat1, img_pat2):

       image1 = Image.open(img_pat1)

       image2 = Image.open(img_pat2)

       

       image1 = self.get_thum(image1)

       image2 = self.get_thum(image2)

       image1_array = np.array(image1)

       images = [image1, image2]

       vectors = []

       norms = []

       for image in images:

           vector = []

           for pixel_tuple in image.getdata():

               vector.append(average(pixel_tuple))

           vectors.append(vector)

           norms.append(linalg.norm(vector, 2))

       vectors_array=np.array(vectors)

       a, b = vectors

       a_array=np.array(a)

       a_norm, b_norm = norms

       res = dot(a / a_norm, b / b_norm)      

       return res


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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