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

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

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
     
    
  
 

文章来源: yunyaniu.blog.csdn.net，作者：一个处女座的程序猿，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/103401333