用md5值识别相似图片 python

我使用感知哈希算法对多张图片进行了测试，以上链接中提到差值哈希的速度更快、准确度更高，因此直接用的差值哈希（dhash），但是并未有很好的效果。感知哈希对图片进行缩放，提取特征，不考虑过多的局部特征，可能这也是它不够准确的原因吧。考虑寻找其他方法。

我尝试将汉明距离为6及以下的认为是相似图片，相似的图片基本上能找到，但是还有一些不同的图片也会被认为相似，设置汉明距离为5时，相似的图片也不再能找到。

贴出代码，代码参考上述链接。

import os
import numpy as np
import cv2class XHash:'''感知 Hash 算法'''def __init__(self, image_path, hash_type):self.image_path = image_pathself.hash_size = 8self.type = hash_typeif self.type == 'aHash':self.hash = self.__aHash()elif self.type == 'dHash':self.hash = self.__dHash()def __get_gray(self, img):'''读取 RGB 图片 并转换为灰度图'''# 由于 cv2.imread 无法识别中文路径，所以使用 plt.imreadreturn cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 转换为灰度图def __difference(self):'''比较左右像素的差异'''#img = plt.imread(self.image_path)img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.image_path,dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR) # 解决无法取得中文路径问题resize_img = cv2.resize(img, (self.hash_size+1, self.hash_size))gray = self.__get_gray(resize_img)  # 灰度化# 计算差异differences = []for t in range(resize_img.shape[1] - 1):differences.append(gray[:, t] > gray[:, t + 1])return np.stack(differences).Tdef __average(self):'''与像素均值进行比较'''#img = plt.imread(self.image_path)img = cv2.imdecode(np.fromfile(self.image_path,dtype=np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)resize_img = cv2.resize(img, (self.hash_size, self.hash_size))gray = self.__get_gray(resize_img)return gray > gray.mean()def __binarization(self, hash_image):'''二值化'''return ''.join(hash_image.astype('B').flatten().astype('U').tolist())def __seg(self, hash_image):img_bi = self.__binarization(hash_image)return list(map(lambda x: '%x' % int(img_bi[x:x + 4], 2), range(0, 64, 4)))def __aHash(self):return self.__seg(self.__average())def __dHash(self):return self.__seg(self.__difference())class Pairs:'''使用 dHash 实现哈希感知算法'''def __init__(self, root):if root == None:root = os.getcwd()  # 当前工作目录self.pairs = []self.names = {j: os.path.join(root, name)for j, name in enumerate(os.listdir(root))}  # {"序号"：文件名，...}#print(self.names)self.__hashs = np.array([XHash(self.names[name], 'dHash').hashfor name in self.names.keys()])  # XHash(imgPath, 'dhash').hash#print(self.__hashs)  [[md5][][]]self.__cal_haming_distance(self.__hashs)self.get_names()def __cal_haming_distance(self, hashs):'''计算两两之间的距离'''j = 0pairs = {}print('hashs=', hashs)print(hashs.shape[0])while j < hashs.shape[0]:for i in range(j + 1, hashs.shape[0]):  # 图片对，过滤到已经计算过的 pairs#print(np.array(hashs[i] != hashs[j]))#print('hash[i]={},hash[j]={}'.format(hashs[i], hashs[j]))pairs[j] = pairs.get(j, []) + [np.array(hashs[i] != hashs[j]).sum()]  # True，S Falsecontinueprint('pairs=', pairs)j += 1self.pairs = pairsdef get_names(self):n = len(self.pairs)temp = {}while n > 0:n -= 1print(self.pairs[n])for i, d in enumerate(self.pairs[n]):#if d == 0:if d <= 5: temp[n] = temp.get(n, []) + [i + n + 1]continueprint('temp=', temp)return tempdef del_repeat(self):P = self.get_names()for j in P:for i in P[j]:try:os.remove(self.names[i])except FileNotFoundError:print('已经移除，无需再次移除！')print('删除完成！')pairs = Pairs(yourPath)print(pairs.get_names())

尝试了 aircv 的匹配，区分图像的正确率要比感知哈希高出很多，当然，细微部分还是区分不出，不过我在测试区分图像时主要区分的是带文字的图像，aircv 只是在个别字不同时分辨不出两张图像不同，私以为能准确到如此地步，已经很不错了。

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