OpenCV每日函数了解不同的图像哈希函数、以及OpenCV的img

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一、图像哈希介绍

图像哈希是使用算法为图像分配唯一哈希值的过程。图像的副本都具有完全相同的哈希值。因此，它有时被称为“数字指纹”。

在深度学习普及之前，一些搜索引擎使用散列技术来索引图像。这就需要一个哈希函数，对于文件的微小更改，该函数会产生相同的哈希，或者更确切地说，在产生少量误报冲突的同时尽可能相似的哈希。

鉴于通用可部署性，找到一种具有中等计算要求且易于实现的算法很重要。处理图像时，计算时间可控很重要。例如，大小为 1920×1080 的文件包含 2073600 像素，可能需要单独处理。为了进一步缩小符合条件的哈希函数的数量，理想情况下，选择的哈希应该是健壮的。

应该对以下情况具有稳健性：亮度变化（5% – 20%）、对比度变化（5% – 20%）、伽玛校正、水印、JPEG 压缩（5% – 20%）、缩放（50% – 300%）、灰度

应部分稳健地针对：椒盐噪声、乘法噪声、裁剪（1% – 5%）、高斯平滑（5% – 20%）、颜色调整

不必对以下情况具有鲁棒性（主要是也很难做到）：图像旋转、倾斜。颜色时刻哈希对于图像旋转和倾斜有一定的鲁棒性。

平均哈希算法首先将输入图像转换为灰度，然后将其缩小。在我们的例子中，我们想要生成一个 64 位哈希，图像被缩小到 8×8 像素。

接下来，计算图像所有灰度值的平均值&文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-668129.html

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