比较图片相似算法 _算法

概述
一般情况下, 图片相似算法分为三种

均值Hash算法
差异值hash算法
感知hash算法

其实三个算法差不多. 我们以均值hash算法为例, 算法的步骤如下:

缩放为n*n的图片
去色, 获取灰度图
得到hash指纹
比较hash指纹的汉明距离, 得到相似值

上面算法的不同, 主要是得到hash指纹的算法不同
【比较图片相似算法】均值hash算法
我们举例说明. 原图如下:

文章插图

缩放为8*8的图片
代码:
img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)复制代码缩放结果

文章插图

去色
代码
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)复制代码结果:

文章插图

计算灰度平均值
# 计算灰度平均值 for i in range(8): for j in range(8): s = s + gray_img[i, j] avg = s / 64复制代码计算结果为176
计算Hash指纹
计算方法为, 如果该点灰度值大于平均灰度值, 这为1, 否则为0, 代码如下:
# 如果值大于灰度值, 则为1, 否则为0. 生成hash指纹 for i in range(8): for j in range(8): if gray_img[i, j] > avg: hash_str = hash_str + '1' else: hash_str = hash_str + '0'复制代码计算汉明距离
汉明距离: 在信息论中，两个等长字符串之间的汉明距离（英语：Hamming distance）是两个字符串对应位置的不同字符的个数。代码:
def cmp_hash(hash_1, hash_2): # 计算汉明距离 n = 0 if len(hash_1) != len(hash_2): return -1 for i in range(len(hash_1)): if hash_1[i] != hash_2[i]: n = n + 1 return n复制代码差异值hash算法
前面缩放, 置灰, 计算汉明距离等和平均值hash算法一样, 区别在于计算hash指纹的算法不同. 该处算法为: 如果前一个像素大于后一个像素的灰度值, 则为1, 否则为0. 完整的算法如下:
# 差值感应hashdef b_hash(img): # 缩放到8*8的图片 img = cv2.resize(img, (9, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 得到灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hash_str = '' # 如果前一个像素比后一个大, 则为1, 否则为0. 生成hash指纹 for i in range(8): for j in range(8): if gray_img[i, j] > gray_img[i, j + 1]: hash_str = hash_str + '1' else: hash_str = hash_str + '0' return hash_str复制代码感知Hash算法
前面两种比较图片相似的算法很好理解. 感应Hash算法的思想与之不同. 我们换一种角度来看待一张图片. 一个图片其实就是二维的信息图谱, 有各种频率的变化, 频率高的地方代表颜色的变换比较大, 例如轮廓部分. 我们可以利用DCT变换(离散余弦变换)得到频域图. 比较低频部分(为什么要比较低频部分?) 是否相似就可以了.
原图还是上面的原图. 我们先进行缩放, 缩放为32*32的部分

文章插图

灰度处理

文章插图

进行DCT变换

文章插图

我们拿到左上角的8*8的区域, 根据平均值hash算法比较这个灰度图的汉明距离
完整的代码如下:
# 感知hashdef p_hash(img): # 缩放到32 * 32 img = cv2.resize(img, (32, 32), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imwrite("bb.jpg", img) # 得到灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img = gray_img.astype(np.float32) cv2.imwrite("cc.jpg", gray_img) # 进行离散余弦变换, 目的是将低频部分放到左上角 img = cv2.dct(gray_img) cv2.imwrite("dd.jpg", img) # 得到左上角8*8 的频率图 img = img[0:8, 0:8] avg = 0 # 与得到低频图的平均灰度 hash_str = '' for i in range(8): for j in range(8): avg += img[i, j] avg = avg / 64 # 如果低频图的像素值大于平均灰度, 则为1, 否则为0. 依次生成hash指纹 for i in range(8): for j in range(8): if img[i, j] > avg: hash_str = hash_str + '1' else: hash_str = hash_str + '0' return hash_str复制代码参考文献：K码农-http://kmanong.top/kmn/qxw/form/home?top_cate=28