python Opencv计算图像相似度过程解析

一般步骤：

缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算
转化为灰度图
计算DCT：利用Opencv中提供的dct()方法，注意输入的图像必须是32位浮点型，所以先利用numpy中的float32进行转换
缩小DCT：DCT计算后的矩阵是32 * 32，保留左上角的8 * 8，这些代表的图片的最低频率
计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。
进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0.
得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性。
最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。

dHash算法

相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。

步骤：

缩小图片：收缩到9*8的大小，以便它有72的像素点

转化为灰度图

计算差异值：dHash算法工作在相邻像素之间，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了64个差异值
获得指纹：如果左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0.
最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。

dHash:

#差值感知算法
def dhash(image1,image2):
  image1 = cv2.resize(image1,(9,8))
  image2 = cv2.resize(image2,(9,8))
  gray1 = cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #切换至灰度图
  gray2 = cv2.cvtColor(image2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  hash1 = dhashcaulate(gray1)
  hash2 = dhashcaulate(gray2)
  return Hamming_distance(hash1,hash2)
def dhashcaulate(gray):
  hash_str = ''
  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

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