图像去重器（Image Deduplicator）技术文档

图像去重器（Image Deduplicator）技术文档

imagededup 😎 Finding duplicate images made easy! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imagededup

欢迎来到Image Deduplicator（imagededup），一个简化图像集合中查找精确重复与近似重复任务的Python库。

安装指南

从PyPI安装（推荐）

执行以下命令即可快速安装imagededup：

pip install imagededup

从GitHub源代码安装

如果你偏好最新版本或想自定义安装过程，请按照以下步骤操作：

git clone https://github.com/idealo/imagededup.git
cd imagededup
pip install "cython>=0.29"
python setup.py install

项目的使用说明

快速入门

以感知哈希(PHash)为例，查找某个目录下图片的重复项，遵循以下步骤：

1. 导入PHash方法：

   from imagededup.methods import PHash
   phasher = PHash()
   

2. 生成指定目录内所有图片的编码：

   encodings = phasher.encode_images(image_dir='你的图片目录路径')
   

3. 使用生成的编码找到重复图片：

   duplicates = phasher.find_duplicates(encoding_map=encodings)
   

4. 绘制特定图片的重复项（例如'ukbench00120.jpg'）：

   from imagededup.utils import plot_duplicates
   plot_duplicates(image_dir='你的图片目录路径', duplicate_map=duplicates, filename='ukbench00120.jpg')
   

API使用文档

• 生成图像编码：每个支持的方法(PHash, DHash, WHash, AHash或CNN)都有自己的encode_images函数。
• 查找重复：通过调用相应对象的find_duplicates方法，传入编码映射。
• 定制CNN模型：对于基于CNN的重复检测，你可以提供自己的模型配置或使用预包装的模型。

详细API文档见官方网站。

项目特点

• 支持多种哈希算法和CNN模型来处理精确和近似重复。
• 提供评估框架，便于衡量去重效果。
• 兼容性：支持Python 3.8及以上版本，在Linux、MacOS X和Windows上运行。

注意事项

• 实际应用时，请确保更新至最新的文档，因为基准测试可能随新版本有所变化。
• 对于研究使用，记得正确引用此项目。

以上便是Image Deduplicator的基础使用和技术概述。更多高级用法和示例，请参考官方文档和仓库中的例子。

imagededup 😎 Finding duplicate images made easy! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imagededup