#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- #Less than 10 add to list and sort import glob import os import sys from functools import reduce from PIL import Image EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif', 'GIF', 'png' def avhash(im): if not isinstanc

转自:https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/78887248 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/m_buddy/article/details/788872481. 前言现在手中只有一张图像需要在一个集合中去找到与之最相近的那一张,这个过程实际是一个匹配的过程,特别是在多模态医学图像中解决这样的问题是比较迫切的,今年试验

一.原理讲解      实现这种功能的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual Hash Algorithm), 意思是为图片生成一个指纹(字符串格式), 两张图片的指纹越相似, 说明两张图片就越相似. 但关键是如何根据图片计算出"指纹"呢? 下面用最简单的步骤来说明一下原理:            <1>.第一步 缩小图片尺寸      将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构

/// <summary> /// 感知哈希算法 /// </summary> public class ImageComparer { /// <summary> /// 获取图片的Hashcode /// </summary> /// <param name="imageName"></param> /// <returns></returns> public static string

原地址:http://blog.jobbole.com/65914/ 本文由 伯乐在线 - 小鱼 翻译自 Silviu Tantos.欢迎加入技术翻译小组.转载请参见文章末尾处的要求. [伯乐在线导读]:Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师.开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球最大的付费图标库.用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品.每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图.Iconf

转载请注明出处 背景 在重复图识别领域,对于识别肉眼相同图片,感知哈希效果是很鲁棒的.上一篇文章 [PHash]更懂人眼的感知哈希 介绍的PHash识别效果很好,但是它有一个缺点,只关注低频信息,并没有关注图片的空间信息,极端情况就可能出现完全不同的两张图片,phash值很近.而WHash利用小波变换不仅重点关注低频信息,同时也关注图片的空间信息. WHash算法 WHash算法如下: 下面附上源代码,代码很短,也可以先忽略: python源码如下: def whash(image, hash_

一.os常用模块 显示当前工作目录 print(os.getcwd()) 返回上一层目录 os.chdir("..") 创建文件包 os.makedirs('python2/bin2') 移除文件包 os.removedirs(python2/bin2) 列出当前目录下所有文件名类型(列出后缀) print(os.listdir()) 查看bin.py属性 print(os.stat('bin.py'))显示结果如下:os.stat_result(st_mode=33206, st_i

ELFhash - 优秀的字符串哈希算法 2016年10月29日 22:12:37 阅读数:6440更多 个人分类: 算法杂论算法精讲数据结构 所属专栏: 算法与数据结构   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/ltyqljhwcm/article/details/52966874 1.字符串哈希: 我们先从字符串哈希说起 在很多的情况下,我们有可能会获得大量的字符串,每个字符串有可能重复也有可能不重复 C不像Python有字典类型的

自增知识点 1,哈希 什么是可哈希(hashable)? 简要的说可哈希的数据类型,即不可变的数据结构(字符串str.元组tuple.对象集objects). 哈希有啥作用? 它是一个将大体量数据转化为很小数据的过程,甚至可以仅仅是一个数字,以便我们可以用在固定的时间复杂度下查询它,所以,哈希对高效的算法和数据结构很重要. 什么是不可哈希(unhashable)? 同理,不可哈希的数据类型,即可变的数据结构 (字典dict,列表list,集合set) hash(object) hash() 用于

# python的hashlib提供了常见的摘要算法,如md5(md5算法),sha1等等.摘要:digest # 摘要算法又称哈希算法.散列算法. # 它通过一个函数,把任意长度的数据(明文)转换为一个长度固定的数据串(密文)(通常用16进制的字符串表示). # 摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest, # 目的是为了发现原始数据是否被人篡改过.摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过, # 就是因为摘要函数是一个单向函数,计算f(data)很容易,

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上

1.基础知识 刚刚学习过数字签名的相关知识,以及数字签名的伪造技术,而伪造数字签名归根结底就是密码破解的一个过程,然而直接破解的速度是非常缓慢的,所以有人想出一种办法,直接建立出一个数据文件,里面事先记录了采用和目标采用同样算法计算后生成的Hash散列数值,在需要破解的时候直接调用这样的文件进行比对,破解效率就可以大幅度地,甚至成百近千近万倍地提高,这样事先构造的Hash散列数据文件在安全界被称之为Table. 其实简单理解就是使用一个大型数据字典来进行快速匹配暴力破解的方法,以空间来换取时间的

.NET的System.Security.Cryptography命名空间本身是提供加密服务,散列函数,对称与非对称加密算法等功能.实际上,大部分情况下已经满足了需求,而且.NET实现的都是目前国际上比较权威的,标准化的算法,所以还是安全可靠的.但也有一些场合,需要自己实现一些安全散列算法.不仅仅是学习,也可以进行测试以及相关研究.而今天要介绍的正式这样一个包括了目前几乎所有散列函数算法实现的.NET开源组件,大家可以实际使用,查看或者修改等.满足更多不同人,不同层次的需求.那就看看相关基础知识

原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用. 一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Bal

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/23397179     一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.      一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:

MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法5),用于确保信息传输完整一致.是计算机广泛使用的杂凑算法之一(又译摘要算法.哈希算法) MD5算法具有以下特点: 1.压缩性:任意长度的数据,算出的MD5值长度都是固定的. 2.容易计算:从原数据计算出MD5值很容易. 3.抗修改性:对原数据进行任何改动,哪怕只修改1个字节,所得到的MD5值都有很大区别. 4.弱抗碰撞:已知原数据和其MD5值,想找到一个具有相同MD5值的数据(即伪造数据)是非常困难的. 5.强抗碰撞:

由来:FNV哈希算法全名为Fowler-Noll-Vo算法,是以三位发明人Glenn Fowler,Landon Curt Noll,Phong Vo的名字来命名的,最早在1991年提出. 特点和用途:FNV能快速hash大量数据并保持较小的冲突率,它的高度分散使它适用于hash一些非常相近的字符串,比如URL,hostname,文件名,text,IP地址等. 算法版本:FNV算法有三个版本:FNV-0(已废弃).FNV-1和FNV-1a FNV-1和FNV-1a算法对于最终生成的哈希值(has

在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括:  轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N-1,按

摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数