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图片相似度识别:pHash算法

前面已经整理了aHash和dHash的算法原理和python代码(戳:图片相似度识别:aHash算法,图片相似度识别:dHash算法),今天来介绍hash三兄弟的最后一个——pHash。...1 pHash算法 pHash中文叫感知哈希算法,通过离散余弦变换(DCT)降低图片频率,相比aHash有更好鲁棒性。 基本原理: 缩小尺寸。将图片缩小为32*32大小。 灰度化处理。..._01 = (dct_roi>avreage)+0 phash_list = phash_01.reshape(1,-1)[0].tolist() hash = ''.join([str...(x) for x in phash_list]) return hash def dHash(img,leng=9,wid=8): img=cv2.resize(img,(leng,...3 优缺点 pHash相对aHash鲁棒性更好,但速度会略慢。从上述例子也可以看出,用不同的方法最后的相似度数值不同,因此在实际应用中还需结合实际效果不断调整确定阈值。

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    广告行业中那些趣事系列39:实战广告场景中的图片相似度识别任务

    算法获取图片素材指纹、phash算法实现流程、phash算法效果展示图以及源码实践、phash算法的优点和不足和通过聚类解决部分素材图片裁剪相似度低的问题;最后介绍了微软开源的cv-recipes项目实现图片相似度识别...02 基于phash算法的图片相似度识别 2.1 当前的基于phash算法获取图片素材指纹 当前我们解决图片相似度识别任务主要是基于phash(感知哈希算法,Perceptual hash algorithm...2.2 phash算法实现流程 phash算法计算图片相似度主要有以下几个流程: 首先将图片统一转化为小图,一般为(64X64)。...下面是构建的图片测试集示例图: 图3 构建的图片测试集示例图 下面是通过phash算法计算两张图片的相似度效果图: 图4 通过phash算法计算两张图片的相似度 使用phash算法计算两张图片的相似度...phash算法。

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    Milvus 助力又拍图片管家亿级图像搜图系统

    特性计算 - 相似性计算 对于两张图像的 pHash 值,具体如何计算其相似的程度?答案是 Hamming distance 汉明距离,汉明距离越小,图像内容越相似。 汉明距离又是什么?...变通的思想是:如果两个 pHash 值的汉明距离是接近的,那么将 pHash 值进行切割后,切割后的每一个小部分大概率相等。...经过变换之后,其实你可以发现,汉明距离的计算问题,变成了等值匹配的问题,我把每一个 pHash 值给分成了 8 段,只要里面有超过 5 段的值是完全相同的,那么我就认为他们相似。 等值匹配如何解决?...第一代系统总结 第一代搜图系统在技术上选择了 pHash + ElasticSearch 的方案,它拥有如下特点: •pHash 算法计算简单,可以对抗一定程度的压缩、水印、噪声等影响。...当然这套系统的局限性也很明显:由于 pHash 算法是对图像的整体进行抽象表示,一旦我们对整体性进行了破坏,比如在原图加一个黑边,就会几乎无法判断相似性。

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    python图像识别---------图片相似度计算

    感知哈希算法是一类算法的总称,包括aHash、pHash、dHash。顾名思义,感知哈希不是以严格的方式计算Hash值,而是以更加相对的方式计算哈希值,因为“相似”与否,就是一种相对的判定。...pHash:感知哈希。精确度比较高,但是速度方面较差一些。 dHash:差异值哈希。精确度较高,且速度也非常快 1. 平均哈希算法(aHash): 该算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现。...pHash的计算步骤: 缩小图片:32 * 32是一个较好的大小,这样方便DCT计算转化为灰度图 计算DCT:利用Opencv中提供的dct()方法,注意输入的图像必须是32位浮点型,所以先利用numpy...# phash def phash(path): # 加载并调整图片为32*32的灰度图片 img = cv2.imread(path) img1 = cv2.resize(img...差异值哈希算法(dHash): 相比pHash,dHash的速度要快的多,相比aHash,dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好,它是基于渐变实现的。

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