# -*- coding: UTF-8 -*-
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作者：zxj
版本：1.0
日期：19-3-24
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import cv2
import numpy as np
#均值哈希算法
def aHash(img):
# 缩放为8*8
img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
s = 0
hash_str = ''
# 遍历累加求像素和
for i in range(8):
for j in range(8):
s = s + gray[i, j]
# 求平均灰度
avg = s / 64
# 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
for i in range(8):
for j in range(8):
if gray[i, j] > avg:
hash_str = hash_str + '1'
else:
hash_str = hash_str + '0'
return hash_str
#差值感知算法
def dHash(img):
#缩放8*8
img=cv2.resize(img,(9,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
#转换灰度图
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hash_str=''
#每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希
for i in range(8):
for j in range(8):
if gray[i,j]>gray[i,j+1]:
hash_str=hash_str+'1'
else:
hash_str=hash_str+'0'
return hash_str
#Hash值对比
def cmpHash(hash1,hash2):
n=0
#hash长度不同则返回-1代表传参出错
if len(hash1)!=len(hash2):
return -1
#遍历判断
for i in range(len(hash1)):
#不相等则n计数+1，n最终为相似度
if hash1[i]!=hash2[i]:
n=n+1
return n
img1=cv2.imread('A.jpg')
img2=cv2.imread('C.jpg')
hash1= aHash(img1)
hash2= aHash(img2)
print(hash1)
print(hash2)
n=cmpHash(hash1,hash2)
print ('均值哈希算法相似度：'+ str(n))
hash1= dHash(img1)
hash2= dHash(img2)
print(hash1)
print(hash2)
n=cmpHash(hash1,hash2)
print ('差值哈希算法相似度：'+ str(n))
#相似度越小，说明两张图片越相似
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