图像处理图像相似算法aHash、dHash、pHash解析与对比-程序员宅基地

技术标签： python 图像处理相似去重 hash

某个角落，一个人，一杯酒。他看不清周遭，也没人记得住他。城市偌大，从来不缺孤单的人，离乡背井，迷失在霓虹深处。好在有天地万物与他作伴，他们或指引或守护，让他能一直记住出发以前的自己。——毛不易《消愁》

前言

在图像仅仅出现图像缩放、图像亮度变化、图像色度变化、图像对比度变化、图像锐度变化、图像模糊的情况下，基于图像哈希计算图像的相似度计算方案有较高的准确度和执行效率。

算法介绍

图像均值哈希算法

基于均值哈希的算法称为均值哈希算法（Average Hash Algorithm，AHA），此算法是基于比较灰度图每个像素与所有像素点的平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。
在这里插入图片描述

图像感知哈希算法

感知哈希，全称是Perceptual Hash，是基于像素点级别的一种散列映射方式，基于认知心理学的信息加工理论为基础，提取图像中的各种特征用于生成独特但不是唯一的指纹，即一串简短且可以表示图像可被人类感知的特征内容的感知数字序列，且这些指纹具有可比性。
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离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）

图像差异哈希算法

图像差异哈希，全称是Difference Hash，是基于像素点级别的一种散列映射方式。图像差异哈希是通过逐像素比对相邻像素像素值的差异，即逐像素得到当前像素与右邻像素的差值，得到一个图像差异矩阵，通过该矩阵映射生成哈希值。这个逐像素得到的图像差异矩阵的比原像素矩阵少了一列，即宽度比原像素矩阵少了1，高度不变。
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三种图像感知哈希的比较

图像均值哈希本质上是对颜色的比较,图像感知哈希由于做了 DCT 操作，本质上是对频率的比较，图像差异哈希本质上是基于渐变的感知哈希算法。

下面是对比的素材：
在这里插入图片描述
下面是对比的结果：

素材生成代码

import cv2 as cv
import numpy as np
from PIL import Image
import os.path as path
from PIL import ImageEnhance


def rotate(image):
    def rotate_bound(image, angle):
        # grab the dimensions of the image and then determine the
        # center
        (h, w) = image.shape[:2]
        (cX, cY) = (w // 2, h // 2)

        # grab the rotation matrix (applying the negative of the
        # angle to rotate clockwise), then grab the sine and cosine
        # (i.e., the rotation components of the matrix)
        M = cv.getRotationMatrix2D((cX, cY), -angle, 1.0)
        cos = np.abs(M[0, 0])
        sin = np.abs(M[0, 1])

        # compute the new bounding dimensions of the image
        nW = int((h * sin) + (w * cos))
        nH = int((h * cos) + (w * sin))

        # adjust the rotation matrix to take into account translation
        M[0, 2] += (nW / 2) - cX
        M[1, 2] += (nH / 2) - cY

        # perform the actual rotation and return the image
        return cv.warpAffine(image, M, (nW, nH))

    return rotate_bound(image, 45)


def enhance_color(image):
    enh_col = ImageEnhance.Color(image)
    color = 1.5
    return enh_col.enhance(color)


def blur(image):
    # 模糊操作
    return cv.blur(image, (15, 1))


def sharp(image):
    # 锐化操作
    kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32)
    return cv.filter2D(image, -1, kernel=kernel)


def contrast(image):
    def contrast_brightness_image(src1, a, g

本文链接：https://blog.csdn.net/Notzuonotdied/article/details/95727107

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