本文介绍了Python实现图像哈希算法——感知哈希，它用于图像检索、相册去重和相似度计算。通过缩小图像尺寸、转化为灰度、计算像素与平均值的差异，得到图像特征的二进制哈希值。文中提供了phash()和hamming_distance()函数的源代码，用于计算图像的哈希值和比较相似度。
Python实现图像哈希算法——感知哈希
哈希算法是现代计算机科学领域中最重要的算法之一，其应用广泛，比如在密码学中保护用户数据，快速找到相同文件，路由协议等。而图像哈希技术则是计算机视觉领域非常重要的应用之一，常常用于图像检索，图像匹配和相册去重等领域。
在本篇文章中，我们将使用Python来实现图像哈希算法——感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）。
感知哈希算法的主要思想就是通过缩小图片尺寸、转化为灰度图、计算平均值、比较像素值与平均值大小，最后得到一串二进制Hash值表示图像的特征，从而实现图像比较与匹配。
下面是Python实现的感知哈希算法源代码：
import cv2
import numpy as np
def phash(image_path, hash_size=32
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