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使用OpenCV，Python进行图像哈希（差分哈希 dHash）处理

2023-11-05

使用OpenCV，Phthon进行图像哈希处理的一个重要应用是去除重复的图像；

当你有多个相册的图片，进行合并时，so boring，有一些图片是重复的，肉眼来看太难删除了。

图像哈希可以帮助你完美的解决这个问题，找到完全相同的图片，只保留一张，删除其他的。

图像哈希（也称为感知哈希）是基于图像的视觉内容构造哈希值的过程。我们将图像哈希用于CBIR，近重复检测和反向图像搜索引擎。

1. 图像哈希的原理

（1）检查图像内容
（2）构造一个哈希值，该哈希值根据图像的内容唯一地标识输入图像

图像哈希的最重要的一个应用是：反向图像搜索引擎。

2. 为什么md5，sha-1不起作用？

将一张图片有250250缩放到500500，图像没有变化，但计算出来的md5值变了。原因在于：密码哈希算法的本质：更改文件中的单个位将导致不同的哈希。

在图像哈希/感知哈希情况下，我们实际上希望相似的图像也具有相似的哈希值。 这也是根本原因。

解决办法： 使用差分哈希（Difference Hash 简称dHash）；

3. 差异哈希

（1）转为灰度图&#

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Python OpenCV

Python OpenCV 图像处理

图像处理

python

计算机视觉

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