通过比较两个图像的哈希值的汉明距离(Hamming Distance),可以评估图像的相似度,距离越小表示图像越相似。 感知哈希(Perceptual Hash):感知哈希算法借助离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)来提取图像的频率特征。它首先将图像转换为灰度图像,并调整图像的大小为固定的尺寸(如32x32像素)。然后,对调整后的图像应用...
=len(hash2):return-1#遍历判断foriinrange(len(hash1)):#相等则n计数+1,n最终为相似度ifhash1[i] ==hash2[i]: n= n + 1returnn/(shape[0]*shape[1])#感知哈希算法(pHash)defpHash(img,shape=(10,10)):#缩放32*32img = cv2.resize(img, (115, 114))#, interpolation=cv2.INTER_CUBIC#...
1. 实现了三种哈希算法:均值哈希算法(aHash)、感知哈希算法(pHash)和差异哈希算法(dHash)。 2. 使用均值哈希算法、感知哈希算法和差异哈希算法计算了两张图像之间的相似度得分。 3. 通过RGB每个通道的直方图来计算图像的相似度,实现了classify_hist_with_split函数来计算直方图相似度。 4. 输出了三种哈希算法计算得...
感知哈希算法是一个比均值哈希算法更为健壮的一种算法,与均值哈希算法的区别在于感知哈希算法是通过DCT(离散余弦变换)来获取图片的低频信息。 离散余弦变换(DCT)是种图像压缩算法,它将图像从像素域变换到频率域。然后一般图像都存在很多冗余和相关性的,所以转换到频率域之后,只有很少的一部分频率分量的系数才不为0,大...
基于图像哈希构建图像相似度对比算法本质就是根据两张图像的hash值距离来判断图像是否相似。具体步骤如下: 计算需要检测图像的hash值,存入本地。 从本地读取各个图像的hash值,计算图像间的hash值距离。 图像间的hash值距离小于某个阈值,就是相似图像。 本文通过Python实现图像相似度对比算法,C++版本直接按流程重构代码...
图像相似度计算之哈希值方法OpenCV实现 感知哈希算法(perceptual hash algorithm),它的作用是对每张图像生成一个“指纹”(fingerprint)字符串,然后比较不同图像的指纹。结果越接近,就说明图像越相似。 实现步骤: 1. 缩小尺寸:将图像缩小到8*8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图像的细节,只保...
如何使用python感知哈希算法进行图像相似度 感知哈希算法局限性,什么是哈希算法将任意长度的二进制值串映射为固定长度的二进制值串,这个映射的规则就是哈希算法。而通过原始数据映射之后得到的二进制值串就是哈希值。一个优秀的哈希算法要满足几点要求:从哈希值不能反向
由于我是CRUD后端仔,对图像处理没什么概念。因此网上调研了几种相似度算法分析其适用场景。 直方图算法 获取要比较的2个图片的直方图数据,然后再将直方图数据归一化比较,最终得到一个相似指数,通过设定相似指数的边界,以此判断是否相同图片。 平均值哈希算法 aHash ...
摘要 本发明公开了一种基于感知哈希算法的图像相似度对比方法。它通过离散余弦变换DCT算法将图片进行压缩,通过pHash进行图片尺寸缩小,获取图片的颜色通道R、G、B,进而算出RGB的平均值后,将图片灰度化,分别采用颜色分布法和内容特征法提取出每张图片中的指纹,再将原图压缩成一张较小固定尺寸的灰度图片,进而确定出一个...
一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法说明:本发明公开了一种结合小波变换和感知哈希算法的图像相似度计算方法,属于图像查重领域。本发明通过对...专利查询请上爱企查