感知哈希算法python

感知哈希算法是一种图像相似度比较算法，可以用于图像匹配、搜索等应用场景。它的基本思想是将图像转换为一个定长的二进制串，使得相似的图像对应的二进制串尽可能相似。下面是 Python 实现代码：

import cv2
import numpy as np

def perceptron_hash(image_path, hash_size=32):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    # 缩放图像到固定大小
    image = cv2.resize(image, (hash_size + 1, hash_size))
    # 转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算差异值
    diff = gray[:, 1:] > gray[:, :-1]
    # 将差异值转换为哈希值
    return np.packbits(diff.flatten())

# 示例
image_path = 'test.jpg'
hash_size = 32
hash_value = perceptron_hash(image_path, hash_size)
print(hash_value)

在这个实现中，我们首先读取图像并缩放到固定大小，然后将图像转换为灰度图像。接着，我们计算每个像素与相邻像素之间的差异值，并将差异值转换为哈希值。最后，我们使用 `np.packbits()` 函数将哈希值打包为二进制串。默认情况下，哈希值的长度为 32，可以根据需要修改。