一种基于颜色统计和特征指纹的图片相似度计算方法

1.摘要

图片相似度有很多实际应用，比如谷歌搜图、淘宝识物购买，现在很多类似应用已经使用神经网络训练实现，但是本文仅仅从图像处理角度出发，根据图像内容特征信息实现图片相似度计算。如题描述，我们将从颜色和内容信息两方面进行。

2.实现

本节内容将从原理、代码实现并结合应用效果介绍感知哈希算法和颜色分量统计算法

from math import sqrt
import numpy as np
import pandas as pd
import itertools

2.1.感知哈希算法

原理描述：结合离散余弦变换，将灰度图片所包含的特征生成一组指纹（哈希值），计算图片相似度即计算图片指纹的相似度。
关于离散余弦变换：灰度图是二维矩阵，由不同频率的成分组成。一般来说亮度变化小的区域是低频成分，它描述大范围的信息。而亮度变化剧烈的区域（比如物体的边缘）就是高频的成分，它描述具体的细节。由于大多数自然信号的能量都集中在余弦变换后的低频部分，可以舍弃信息含量更少的高频部分

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