python dhash

DHash（Difference Hash）是一种图像哈希算法，用于计算两张图片的相似度。它的原理是将图片转化为灰度图，并将其缩小为8x8大小。然后将缩小后的图片每一行的像素值按比特位进行比较，将比特位的差异转化为一个二进制数，这个二进制数即为该行的哈希值。最终将所有行的哈希值拼接在一起，形成一个64位的哈希值。

在Python中，可以使用Pillow库来实现DHash算法。具体实现步骤如下：

1. 使用Pillow库中的Image模块读取图片并转化为灰度图。

from PIL import Image

# 读取图片并转化为灰度图
img = Image.open('image.jpg').convert('L')

2. 缩小图片至8x8大小。

# 缩小图片
img = img.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS)

3. 将每行像素值按比特位进行比较，计算哈希值。

# 计算哈希值
hash_str = ''
for i in range(8):
    for j in range(8):
        if img.getpixel((j, i)) > img.getpixel((j+1, i)):
            hash_str += '1'
        else:
            hash_str += '0'

最终得到的哈希值为一个64位的二进制字符串。可以将其转化为十六进制数或其他形式的字符串进行存储和比较。

相关问题

phash = imagehash.phash ahash = imagehash.average_hash dhash = imagehash.dhash whash = imagehash.whash

在Python的imagehash库中，`phash`, `average_hash`, `dhash`, 和 `whash` 是四种不同的图像哈希算法（Image Hashing Algorithms）：

1. `phash` (Perceptual Hash)：也称为PHash，这是一种基于像素亮度差异的简单哈希方法。它计算图像中局部区域的亮度平均值并进行二进制转换，生成的哈希值对于视觉上相似的图片变化非常不敏感。

2. `average_hash`：平均哈希（Average Hash）是对整个图像取平均颜色值后计算的哈希，常用于快速比较图像的整体相似度。

3. `dhash` (Difference Hash)：差分哈希（Difference Hash）通过逐行或逐列比较像素差异来生成哈希，它的特点是计算速度快，对小的平移变化敏感。

4. `whash` (Wavelet Hash)：小波哈希（Wavelet Hash）使用小波变换来提取图像的特征，可以提供更细致的图像相似度分析，对于旋转、缩放等变形有较好的鲁棒性。

这些函数通常用于图像内容识别、相似度比较、重复检测等场景，它们返回的结果是整数数组或哈希值，可以方便地进行图片的快速匹配和识别。

python删除重复图片

Python删除重复图片可以通过以下步骤实现：

1. 遍历指定目录下的所有图片文件。
2. 对每个图片文件计算并保存其哈希值，可以使用图片哈希算法如pHash、dHash或aHash。
3. 建立一个空的哈希值集合。
4. 对每个图片文件的哈希值进行判断，如果哈希值已经在集合中存在，则证明该图片是重复的；反之，将该哈希值加入集合并将该图片文件移到另一个目录中，作为已经删除的备份。
5. 图片文件遍历完成后，原始目录中的所有重复图片都已经被删除，而备份目录中的图片则是被删除的重复图片备份。

这个方法的核心步骤是通过计算图片的哈希值进行比较，因为哈希值在一定程度上能够反映出图片的内容特征，所以相同或相似的图片的哈希值也会相对接近。通过利用哈希值进行比较，能够快速找出重复的图片并删除。

需要注意的是，由于哈希值是通过将图片文件转化为数值进行计算得出的，所以不能保证100%的准确性。在实际操作中，可能会存在一些不同的图片被误判为重复图片，或者相同的图片被误判为不同图片的情况。因此，在删除重复图片之前，建议先备份图片并进行人工审核，确保没有误删重要的图片。