感知哈希算法计算图像相似度
原创
实现图片相似度比较的哈希算法有三种：均值哈希算法，差值哈希算法，感知哈希算法
下文简单介绍感知哈希算法，其他算法等后续文档再述。
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，大部分系数都为0（或者说接近于0）。经过DCT变换后的系数矩阵从左上角到右下角频率越来越高，因此图片的能量主要保留在左上角的低频系数上了。
具体步骤：
（1）缩小尺寸：pHash以小图片开始，但图片大于8x8，32x32是最好的。这样做的目的是简化了DCT的计算，而不是减小频率。
（2）简化色彩：将图片转化成灰度图像，进一步简化计算量。
（3）计算DCT：计算图片的DCT变换，得到32x32的DCT系数矩阵。
（4）缩小DCT：虽然DCT的结果是32x32大小的矩阵，但我们只要保留左上角的8x8的矩阵，这部分呈现了图片中的最低频率。
（5）计算平均值：如同均值哈希一样，计算DCT的均值。
（6）计算hash值：这是最主要的一步，根据8x8的DCT矩阵，设置0或1的64位的hash值，大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”。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。
分析： 结果并不能告诉我们真实性的低频率，只能粗略地告诉我们相对于平均值频率的相对比例。只要图片的整体结构保持不变，hash结果值就不变。能够避免伽马校正或颜色直方图被调整带来的影响。对于变形程度在25%以内的图片也能精准识别。
代码实例:
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import os
import glob
dir_data=os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))
# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10, 10)):
n = 0
# hash长度不同则返回-1代表传参出错
if len(hash1)!=len(hash2):
return -1
# 遍历判断
for i in range(len(hash1)):
# 相等则n计数+1，n最终为相似度
if hash1[i] == hash2[i]:
n = n + 1
return n/(shape[0]*shape[1])
# 感知哈希算法(pHash)
def pHash(img,shape=(10,10)):
# 缩放32*32
img = cv2.resize(img, (115, 114)) # , interpolation=cv2.INTER_CUBIC
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换
dct = cv2.dct(np.float32(gray))
# opencv实现的掩码操作
dct_roi = dct[0:10, 0:10]
hash = []
avreage = np.mean(dct_roi)
for i in range(dct_roi.shape[0]):
for j in range(dct_roi.shape[1]):
if dct_roi[i, j] > avreage:
hash.append(1)
else:
hash.append(0)
return hash
def match_result():
for jpgfile in glob.glob(dir_data+'\POC\img/*.jpg'):
file=os.path.basename(jpgfile)
img1 = cv2.imread('images/template.jpg')
img1 = cv2.resize(img1,(115,114))
img2 = cv2.imread(jpgfile)
hash1 = pHash(img1)
hash2 = pHash(img2)
n = cmpHash(hash1, hash2)
print('{}的相似度是：{}'.format(file, n))
if __name__=="__main__":
match_result()
以上代码运行结果如下：
【小结】
图像处理属于AI领域的CV分支，主要难点在于算法的选用与模型的优化，需要长期的算法功底的积累，切不可一蹴而就。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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