实现感知哈希算法

最新推荐文章于 2024-08-07 08:26:05 发布

CodeByte

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文章标签：哈希算法算法 Python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeByte/article/details/132704710

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本文介绍了如何使用Python实现感知哈希算法，该算法用于比较图像的相似度。通过将图像转换为灰度图，缩小尺寸，计算均值并与之比较，形成哈希值。相似度通过比较哈希值的对应位来确定，适用于图像搜索和去重场景。

实现感知哈希算法

感知哈希算法（Perceptual Hashing）是一种图像相似度比较的算法，可以快速计算并比较图像的哈希值，判断两个图像的相似程度。本文将介绍如何使用Python实现感知哈希算法，并提供相应的源代码。

感知哈希算法的基本原理是将图像转换为灰度图，并将其缩小为一个固定大小的图像。然后，通过计算图像的均值，将图像中的每个像素点与均值进行比较，得到一个布尔值序列，形成图像的哈希值。

下面是使用Python实现感知哈希算法的代码：

import cv2
import numpy as np

def perceptual_hash(image_path, hash_size=8):

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