python图片搜索

以下是使用Python实现基于感知哈希算法的图像搜索的步骤：

1. 安装必要的库：Pillow和imagehash。可以使用以下命令进行安装：

   pip install Pillow
   pip install imagehash

2. 加载图像库中的所有图像，并计算它们的感知哈希值。可以使用以下代码：

   from PIL import Image
   import imagehash
   import os

   def load_images_from_folder(folder):
       images = []
       for filename in os.listdir(folder):
           if filename.endswith('.jpg'):
               img = Image.open(os.path.join(folder, filename))
               hash = imagehash.phash(img)
               images.append((filename, hash))
       return images

   image_database = load_images_from_folder('image_folder')

3. 加载输入图像，并计算它的感知哈希值。可以使用以下代码：

   input_image = Image.open('input_image.jpg')
   input_hash = imagehash.phash(input_image)

4. 计算输入图像与图像库中所有图像的哈希值之间的差异，并将它们按照差异值排序。可以使用以下代码：

   def hamming_distance(s1, s2):
       return sum([1 for i in range(len(s1)) if s1[i] != s2[i]])

   def get_similar_images(input_hash, image_database):
       similar_images = []
       for image in image_database:
           filename, hash = image
           distance = hamming_distance(str(input_hash), str(hash))
           similar_images.append((filename, distance))
       similar_images.sort(key=lambda x: x[1])
       return similar_images

   similar_images = get_similar_images(input_hash, image_database)

5. 输出与输入图像相似的图像。可以使用以下代码：

   for image in similar_images:
       print(image[0])