实例介绍
【实例简介】
哈希（hashing）是一种代表性方法，通常目标是将样本表示成一串固定长度的二值编码（通常使用0/1或-1/+1表示其中的每个bit），使得相似的样本具有相似的二值码（使用Hamming距离度量二值码之间的相似性）。 (1) 设计并实现一种Hash算法 (2) 实现本地图像检索软件 (3) 选用标准图像库，对每一幅输入模板图像，检索列出最接近10幅图像 1.缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算 2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见平均哈希算法步骤） 3.计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合 4.缩小DCT：DCT是32*32，保留左上
【实例截图】
【核心代码】
a1f6c85f-4a7e-4bf8-aa93-0e4bdf306a01
└── 基于hash的图像检索软件
├── 源码
│ └── pHash
│ ├── pHash
│ │ ├── hash.cpp
│ │ ├── hash.h
│ │ ├── pHash.cpp
│ │ ├── pHashDlg.cpp
│ │ ├── pHash.h
│ │ ├── pHash.vcxproj
│ │ ├── ReadMe.txt
│ │ ├── res
│ │ │ ├── pHash.ico
│ │ │ └── pHash.rc2
│ │ ├── stdafx.cpp
│ │ ├── stdafx.h
│ │ └── targetver.h
│ ├── pHash.sdf
│ ├── pHash.sln
│ └── pHash.v12.suo
├── 演示
│ └── QQ图片20180422122413.jpg
├── 要求.docx
└── 说明.txt
6 directories, 18 files
哈希（hashing）是一种代表性方法，通常目标是将样本表示成一串固定长度的二值编码（通常使用0/1或-1/+1表示其中的每个bit），使得相似的样本具有相似的二值码（使用Hamming距离度量二值码之间的相似性）。 (1) 设计并实现一种Hash算法 (2) 实现本地图像检索软件 (3) 选用标准图像库，对每一幅输入模板图像，检索列出最接近10幅图像 1.缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算 2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。（具体算法见平均哈希算法步骤） 3.计算DCT:DCT把图片分离成分率的集合 4.缩小DCT：DCT是32*32，保留左上
【实例截图】
【核心代码】
a1f6c85f-4a7e-4bf8-aa93-0e4bdf306a01
└── 基于hash的图像检索软件
├── 源码
│ └── pHash
│ ├── pHash
│ │ ├── hash.cpp
│ │ ├── hash.h
│ │ ├── pHash.cpp
│ │ ├── pHashDlg.cpp
│ │ ├── pHash.h
│ │ ├── pHash.vcxproj
│ │ ├── ReadMe.txt
│ │ ├── res
│ │ │ ├── pHash.ico
│ │ │ └── pHash.rc2
│ │ ├── stdafx.cpp
│ │ ├── stdafx.h
│ │ └── targetver.h
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│ ├── pHash.sln
│ └── pHash.v12.suo
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│ └── QQ图片20180422122413.jpg
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