blockhash-python 使用教程

blockhash-python 使用教程

blockhash-pythonImplementation of perceptual image hash calculation in Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/blockhash-python

1. 项目的目录结构及介绍

blockhash-python/
├── blockhash.py
├── LICENSE
├── README.md
└── setup.py

• blockhash.py: 主程序文件，用于计算图像的感知哈希值。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 MIT 许可证。
• README.md: 项目说明文档，包含项目的基本介绍和使用方法。
• setup.py: 用于安装项目的脚本文件。

2. 项目的启动文件介绍

blockhash.py 是项目的启动文件，主要功能是计算图像的感知哈希值。以下是该文件的主要内容和功能介绍：

# /usr/bin/env python
# 感知图像哈希计算工具，基于 Block Mean Value Based Image Perceptual Hashing 算法
# 版权 2014 Commons Machinery http://commonsmachinery.se/
# 采用 MIT 许可证分发

import argparse
from PIL import Image
import sys
import os

def translate_blocks_to_bits(blocks, cols):
    # 将块转换为位
    pass

def bits_to_hexhash(bits):
    # 将位转换为十六进制哈希
    pass

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--quick', type=bool, default=False, help='使用快速哈希方法，默认: False')
    parser.add_argument('--bits', type=int, default=16, help='创建大小为 N^2 位的哈希，默认: 16')
    parser.add_argument('--size', help='在哈希之前调整图像大小，例如 256x256')
    parser.add_argument('--interpolation', type=int, default=1, choices=[1, 2, 3, 4], help='插值方法: 1 - 最近邻, 2 - 双线性, 3 - 双三次, 4 - 抗锯齿，默认: 1')
    parser.add_argument('--debug', action='store_true', help='以 2D 地图形式打印哈希 (用于调试)')
    parser.add_argument('filenames', nargs='+')
    args = parser.parse_args()

    # 主程序逻辑
    pass

3. 项目的配置文件介绍

该项目没有明确的配置文件，所有的配置选项都是通过命令行参数传递的。以下是一些常用的命令行参数：

• --quick: 使用快速哈希方法，默认值为 False。
• --bits: 创建大小为 N^2 位的哈希，默认值为 16。
• --size: 在哈希之前调整图像大小，例如 256x256。
• --interpolation: 插值方法，可选值为 1（最近邻）、2（双线性）、3（双三次）、4（抗锯齿），默认值为 1。
• --debug: 以 2D 地图形式打印哈希，用于调试。

通过这些命令行参数，用户可以根据需要调整哈希计算的参数。

blockhash-pythonImplementation of perceptual image hash calculation in Python项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/blockhash-python