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javascript图像相似度算法的实现
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关注价格、性能、续航、售后和真实使用场景,理性比较后再下单。
复制代码代码如下所示:
功能gethistogram(数据){
var arr = { };
对于(var i = 0;i < 64;i + +){
ARR {我} = 0;
}
VaR数据= imagedata.data;
无功pow4 = math.pow(4, 2);
对于(var i = 0,len = data.length;我< len;i = 4){
var =红(数据{我} / 64)| 0;
var =绿色(数据{我+ 1 } / 64)| 0;
var =蓝色(数据{我+ 2 } / 64)| 0;
VaR指标=红色+绿色pow4 * * 4 +蓝;
ARR {指数} + +;
}
报酬;
}
余弦函数(arr1,arr2){
VaR AXB = 0,
a = 0,
b=0;
对于(var i = 0,len = arr1.length;我< len;i++){
AXB = arr1 {我}×arr2 {我};
a arr1 {我}×arr1 {我};
B = arr2 {我}×arr2 {我};
}
返回AXB /(Math.sqrt(一)* Math.sqrt(B));
}
函数灰色(imgdata){
VaR数据= imgdata.data;
对于(var i = 0,len = data.length;我< len;i = 4){
VaR的灰色= parseInt((数据{我} { 1 }我+ +数据+数据+ 2 } {我) / 3);
数据{ i + 2 } =数据{ i + 1 } =数据{灰色};
}
返回imgdata;
}
有一个问题。如果图像是灰色的,与原始图像相比,为了比较相似性,我们需要将图像变为灰色,即使用上述代码的灰度函数进行处理。
功能gethistogram(数据){
var arr = { };
对于(var i = 0;i < 64;i + +){
ARR {我} = 0;
}
VaR数据= imagedata.data;
无功pow4 = math.pow(4, 2);
对于(var i = 0,len = data.length;我< len;i = 4){
var =红(数据{我} / 64)| 0;
var =绿色(数据{我+ 1 } / 64)| 0;
var =蓝色(数据{我+ 2 } / 64)| 0;
VaR指标=红色+绿色pow4 * * 4 +蓝;
ARR {指数} + +;
}
报酬;
}
余弦函数(arr1,arr2){
VaR AXB = 0,
a = 0,
b=0;
对于(var i = 0,len = arr1.length;我< len;i++){
AXB = arr1 {我}×arr2 {我};
a arr1 {我}×arr1 {我};
B = arr2 {我}×arr2 {我};
}
返回AXB /(Math.sqrt(一)* Math.sqrt(B));
}
函数灰色(imgdata){
VaR数据= imgdata.data;
对于(var i = 0,len = data.length;我< len;i = 4){
VaR的灰色= parseInt((数据{我} { 1 }我+ +数据+数据+ 2 } {我) / 3);
数据{ i + 2 } =数据{ i + 1 } =数据{灰色};
}
返回imgdata;
}
有一个问题。如果图像是灰色的,与原始图像相比,为了比较相似性,我们需要将图像变为灰色,即使用上述代码的灰度函数进行处理。
声明:本文内容用于数码产品信息整理与选购参考,具体价格、库存、售后政策以官方渠道和电商页面实时信息为准。