PyPhash: Python实现的感知哈希算法库

PyPhash: Python实现的感知哈希算法库

PyPhash是一个用Python编写的感知哈希算法库，可以用来计算图像的相似度。它利用了人眼对图像局部变化不敏感的特点，通过一种称为"差分图像"的方法将图像转换为一个固定长度的摘要向量，从而达到比较图像相似度的目的。

PyPhash可以用来做什么？

1. 图像检索：通过比较图像的摘要向量，可以从大量的图像中快速找到与目标图像最相似的图像。
2. 相似图像检测：可以用于检测网络上的重复图像或相似图像，例如在社交媒体上查找相似的照片。
3. 图像去重：可以用于去除图像集合中的重复图像。

PyPhash的特点：

1. 快速：PyPhash采用了高效的算法，能够在短时间内完成大量图像的处理。
2. 简单易用：PyPhash提供了简单的API接口，只需要几行代码就可以完成图像的处理和比较。
3. 兼容性好：PyPhash支持Python 3.6+版本，可以在Windows、Linux和Mac OS等操作系统上运行。

如何开始使用PyPhash？

首先，你需要安装PyPhash，可以通过pip进行安装：

pip install pyphash

from pyphash import phash
import cv2

# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

# 计算图像的摘要向量
hash1 = phash.hash_image(img1)
hash2 = phash.hash_image(img2)

# 比较图像的相似度
score = phash.compare_hashes(hash1, hash2)
print(score) # 输出0-1之间的浮点数，值越接近1表示越相似

想要了解更多关于PyPhash的信息，请访问项目主页：<>

如果你有任何问题或建议，欢迎提交Issue或者发送邮件至。