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

输出结果


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

代码实现



   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] = i

       for j in range(len2 + 1):

           dp[0][j] = j

   

       for i in range(1, len1 + 1):

           for j in range(1, len2 + 1):

               temp = 0 if str1[i - 1] == str2[j - 1] else 1

               dp[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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