phash 移植 计算单图片值 及比较海明距离

”感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个”指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。

第一步，缩小尺寸。

将图片缩小到8×8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

第二步，简化色彩。

将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。

第三步，计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

第四步，比较像素的灰度。

将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。

第五步，计算哈希值。

将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算“汉明距离”（Hamming distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。

【优点】简单快速，不受图片大小缩放的影响

【缺点】图片的内容不能变更

【用途】根据缩略图，找出原图

pHash算法和SIFT算法可以找到变形不超过25%的图片。

相关源码以及库下载地址：http://www.phash.org/download/

https://github.com/jaygno/phash