Spectral Hashing von Bildern zum Vergleichen mit Hamming-Abstand

Question

Ich bin auf der Suche nach einer Python-Implementierung eines Spectral Hashing oder Semantic Hashing-Algorithmus für Bilder. Das funktioniert auf Hamming Distanzen, so dass ich es leicht in einer Datenbank wie MySQL oder PostgreSQL speichern kann.

Ich habe auch über die Verwendung eines GIST gelesen, um Deskriptoren eines Bildes zu bestimmen und dann Spectral Hashing, LSH oder ein RBM zu verwenden. Allerdings weiß ich nicht, wie man so etwas in Python implementiert.

Bis jetzt habe ich einige LSH-Code in Python gefunden, aber ich weiß nicht, ob es einen binären Hash für Hamming-Abstände generiert.

Ich habe versucht, pHashing, aber das funktioniert nicht gut für die Objekterkennung in Bildern.

Ich möchte keine großen Arrays von Schlüsselpunktdeskriptoren, bei denen Sie den euklidischen Abstand berechnen müssen, der langsam ist oder spezielle Datenstrukturen benötigt, die zu anderen Bildern passen.

Dank

Answer 1

Sie dieses Paket ausprobieren können: https://github.com/wanji/hdidx. Es implementiert auch den Produkt Quantifizierungsalgorithmus vorgeschlagen von Herve Jegou :)