python感知哈希算法

感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm）是一种用于图像相似度比较的算法，它可以将图像转换为一个固定长度的哈希值，从而实现对图像的快速匹配和搜索。

该算法的基本思想是将图像缩小为8x8的尺寸，然后将其转换为灰度图像，并计算出其平均灰度值。接着，将每个像素的灰度值与平均灰度值进行比较，如果大于平均值，则将该像素的对应位设为1，否则设为0。最后，将这些二进制位组合起来，形成一个64位的哈希值。

感知哈希算法的优点是计算速度快，适用于大规模图像库的相似度比较。但是，由于其基于像素级别的比较，对于一些颜色、亮度等变化较大的图像可能会出现误判。