Python实现图像搜索

本文介绍了如何使用Python实现基于感知哈希算法的图像搜索。通过计算图片的哈希值和汉明距离,确定图片之间的相似度,进而构建图像搜索功能。并提及可结合Web框架和深度学习优化搜索效果。

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Python实现图像搜索

图像搜索是一种常见的应用场景,它可以通过输入一张图片,在存储的图片库中找出与之相似的图片。Python作为一门强大的脚本语言,可以快速实现图像搜索功能。本文将介绍如何使用Python实现基于感知哈希算法的图像搜索。

感知哈希算法(Perceptual hashing)是一种计算机视觉算法,它可以将一张图片转化为一个唯一的哈希值,这个哈希值可以表示图片的内容和特征。通过比较不同图片的哈希值之间的差异,我们可以判断它们之间的相似度。下面是Python代码实现:

from PIL import Image

def dhash(image, hash_size = 8):
    # 将图片缩小尺寸
    image = image.convert('L').resize((hash_size+1, hash_size), Image.ANTIALIAS)
    pixels = list(image.getdata())
    # 计算差值
    diff = []
    for i in range(hash_size):
        for j in range(hash_size):
            pixel_left = pixels[i * hash_size + j]
            pixel_right = pixels[i * hash_size + j + 1]
            diff.append(pi
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