Python3.8+PyQt5感知哈希算法实现图像检索系统

Python 3.8及以上版本结合PyQt5库可以构建基于感知哈希（Perceptual Hashing）的图像检索系统。感知哈希是一种轻量级的图像特征表示方法，它通过计算图像之间的视觉相似度来快速定位相近的图片。在PyQt5环境中，通常会利用像`PIL`（Python Imaging Library）这样的库处理图像数据，然后使用如`Pillow-SIMD`或`dhash`等第三方库来生成图像的简单特征向量。

以下是大致步骤：

1. **安装依赖**：
- 安装Pillow库：`pip install Pillow`
- 可能需要安装SIMD加速版：`pip install pillow-simd`

2. **读取和预处理图像**：

   from PIL import Image
   image = Image.open('image.jpg')

3. **生成感知哈希**：

   import dhash
   hash_code = dhash.dhash(image)

4. **创建数据库或索引**：
将每个图像的哈希值与其原始文件信息关联起来，可以存储在字典、列表或其他数据结构中。

5. **检索过程**：
当用户上传新图像并计算其哈希值时，通过比较这个哈希值与数据库中的其他哈希值找到最接近的匹配项。

6. **展示结果**：
显示匹配的图像或者提供距离评估。

def search_by_hash(query_hash):
    closest_match = min(database, key=lambda x: hamming_distance(x, query_hash))
    return closest_match

hamming_distance = lambda a, b: sum(bin(a^b).count('1'))

# 使用用户输入查询
query_image = ... # 用户上传的图片
query_hash = dhash.dhash(query_image)
result = search_by_hash(query_hash)