# Python 感知哈希实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现Python感知哈希。感知哈希是一种用于图像比较的技术，它可以检测两个图像是否相似，即使它们的大小或方向不同。在本文中，我们将通过一系列步骤，使用Python来实现这一功能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-07-16 05:07:16
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clear all;
close all;
clc;
img=imread('saber9.jpg');
img2=imread('saber2.jpg');
imshow(img)
figure,imshow(img2);
tmp=rgb2gray(img);
tmp2=rgb2gray(img2);
img_re=imresize(tmp,[8 8]);
img_re2=imresize(
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2023-07-05 00:54:57
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圆形识别（圆检测）是图像识别中很常见的一种处理方式，最核心的是cv2.HoughCircles这个函数实现的圆形检测。当然还有一些其他的处理过程，以下详述：1 读入图像首先需要读取一个图像文件，将其作为一个变量img = cv2.imread("save1.jpg", 0) # 0或者cv2.IMREAD_GRAYSCALE 读取为灰度图像
img2 = cv2.imread("save
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2023-09-02 11:04:21
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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：从哈希值不能反向推导出原始数据（所以哈希算法也叫意向哈希算法）；对输入数据非常敏感，哪怕原始数据只修改了一个Bit，最后得到的哈希值也大不相同；散列冲突的概率要很小，对于不同的原始数据，哈希值相同的概率非常小；哈希算法的执行
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2024-04-10 22:14:02
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文章目录前言一、哈希算法是什么？二、应用一：安全加密三、应用二：唯一标识四、应用三：散列函数五、应用四：数据校验六、应用五：负载均衡总结 前言哈希算法经常使用的场景是哈希表，也叫散列表。但是在很多 场景下，哈希算法都有广泛的应用提示：以下是本篇文章正文内容一、哈希算法是什么？ 可以概括为：将任意长度的二进制串映射为固定长度的二进制串，这个映射规则就是哈希算法。 需要满足的要求：散列冲突
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2024-09-09 17:57:14
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# 教你实现 Python 感知哈希算法
## 1. 什么是感知哈希？
感知哈希（Perceptual Hashing）是一种用来生成文件、图像或音频等内容的唯一指纹的方法。与传统哈希算法不同，感知哈希可以在输入内容相似的情况下生成相似的哈希值。因此，它在多媒体文件的去重、相似性比较等领域有广泛应用。
## 2. 实现流程
首先，我们来看看实现感知哈希算法的流程。下面是一个简洁的流程表：
原创
2024-10-27 04:51:47
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感知哈希算法（以下简称PHA）是哈希算法的一类，主要用来做相似图片的搜索工作。图片所包含的特征被用来生成一组指纹（不过它不是唯一的）,而这些指纹是可以进行比较的。【原理】下面是简单的步骤，来说明对图像进行PHA的运算过程 ：第一步，缩小尺寸。 最快速的去除高频和细节，只保留结构明暗的方法就是缩小尺寸。将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素
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2024-01-08 12:23:28
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.哈希算法1.1. 简介计算机行业从业者对哈希这个词应该非常熟悉，哈希能够实现数据从一个维度向另一个维度的映射，通常使用哈希函数实现这种映射。通常业界使用y = hash(x)的方式进行表示，该哈希函数实现对x进行运算计算出一个哈希值y。 区块链中哈希函数特性：函数参数为string类型；固定大小输出；计算高效；优点：collision-free 即冲突概率小:x != y => hash(
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2023-12-19 17:48:50
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前言：查看 https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity 中的数据可以看到在 list 中查找元素的复杂度为 O(n) , 在 dict 中查找元素的复杂度 为 O(1)本文来探讨以下其中的原理。1. hash字典建立在另一种技术之上：哈希表hash 函数是一种可以将任意长度的数据映射到固定长度值的函数，称为哈希。hash 函数有 3
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2023-10-04 07:56:40
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# 使用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法
在数字图像处理中，感知哈希算法是一种非常有用的工具，可以用于图像相似性比较、去重以及图像分辨率分析等。本文将指导你如何利用 Python 和 OpenCV 实现感知哈希算法。以下是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-09-17 07:23:23
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变量的引用变量 和 数据 都是保存在 内存 中的；在 python 中 函数的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递 的在 python 中：变量和数据是分开储存的；
数据保存在内存中的一个位置；
变量保存着数据在内存中的地址；
变量中记录数据的地址，叫做引用；
使用 id（）函数可以查看变量中保存数据所在的地址；可变和不可变类型不可变类型，内存中的数据不允许被修改；数字型
字符串
元组可变
第一部分 faster r-cnn是区域建议网络，fast r-cnn和区域建议网络的组合，以图搜商品的准确率，会根据物体类别有所不同，大致分为三个类别。 1 平面物体，画报，装饰画，准确率可以达到95%以上 2 三位刚性物体，立体家具模型，准确率可以得到80% 3 对于柔性和纹理单一物品，如纺织类，纹理单一物品等，识别相对困难 目标检测的第一步就是要区域提名，类似与光学字符识别，问题的核心就是如
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2024-04-22 10:38:32
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哈希相似度算法（Hash algorithm）用一个快速算法，就达到基本的效果。哈希算法（Hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个固定位数的Hash 值（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。一般有如下三种生成Hash 值方法：差值DHash缩小尺寸：将图片缩小到8x9的尺寸，总共72个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只
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2024-01-02 12:54:32
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1. 前言现在手中只有一张图像需要在一个集合中去找到与之最相近的那一张，这个过程实际是一个匹配的过程，特别是在多模态医学图像中解决这样的问题是比较迫切的，今年试验了一种广泛使用的算法——感知哈希算法！具体的实验结果将在下文中给出。2. 算法原理step1：缩小图片尺寸 将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构、明暗等基本信息。 st
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2019-09-05 10:20:00
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压缩感知介绍 压缩感知（Compressive Sensing，CS），有时也叫成Compressive Sampling。相对于传统的奈奎斯特采样定理——要求采样频率必须是信号最高频率的两倍或两倍以上（这就要求信号是带限信号，通常在采样前使用低通滤波器使信号带限），压缩感知则利用数据的冗余特性，只采集少量的样本还原原始数据。 这所谓的冗余特性，借助MLSS2014马毅老师的课件上的例子来说
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题，初衷和CARP十分类似。一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题，使得分布式哈希（DHT）可以在P2P环境中真正得到应用。
一致性hash算法
想必大家都用google或baidu的识图功能，上面就是我搜索冠希哥一幅图片的结果，达到图片比较目的且利用信息指纹比较有三种算法，这些算法都很易懂，下面分别介绍一下： 一、平均哈希算法（aHash）此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。 步骤： 1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片。 2.转化
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2023-12-27 11:17:09
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图像比对、人像比对和人脸识别都是图像处理技术，但是它们的实现方式和应用场景均有所不同。图像比对图像比对是指通过计算机视觉技术将两张或多张图片进行相似度比较。主要包括图像特征提取、匹配和评估等步骤，通常使用神经网络等深度学习技术来实现。应用场景：图像比对可以应用于人脸识别、物品识别、车牌识别等场景中，如在电商平台上通过比对商品图片找到同款商品、车站地铁口的安检中通过比对行李包得出异常情况等。人像比对
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2023-10-20 18:08:09
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还记得以前经常玩的【两张图片找不同】的游戏吗，Kaleidoscope for Mac是Mac OS平台上一款很强大的文件和图像比较工具，有了kaleidoscope mac这个软件工具，以后我们再也不用花费巨大的人力去找了 。kaleidoscope mac软件简介Kaleidoscope Mac版是Mac OS平台上一款很强大的文件和图像比较工具，支持任何文本文件和 jpeg、tiff、png
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2024-02-29 13:39:55
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在IT行业中，图像处理和相似度计算是一个日益重要的领域，尤其是在机器学习和计算机视觉的背景下。本文将深入探讨如何使用Python进行图片相似度计算，特别是运用感知哈希（Perceptual Hashing）技术来实现这一目标。通过感知哈希，我们可以有效地处理和比较图片，从而得出它们的相似度。
### 协议背景
随着图像处理技术的发展，图像相似度计算变得越来越重要。感知哈希技术最早起源于数字图像
