感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希

感知哈希可以用来判断两个图片的相似度,通常可以用来进行图像检索。

感知哈希算法对每一张图片生成一个“指纹”,通过比较两张图片的指纹,来判断他们的相似度,是否属于同一张图片。

常用的有三种:平均哈希(aHash),感知哈希(pHash),差异值哈希(dHash)

算法步骤

他们的步骤都类似:

平均哈希

1.图片缩放,一般为8*8,或者32*32

2.将图片灰度化

3.求平均值,并根据平均值将每一个像素二值化

4.将8*8=64位bit,每8个比特为一个十六进制值,转换成字符串,生成哈希值(指纹)

感知哈希

1.图片缩放 为32*32大小

2.将图片灰度化

3.对图片进行离散余弦变换(DCT),转换的频域

4.取频域左上角8*8大小(图片的能量都集中在低频部分,低频位于左上角)

5.计算平均值,并根据平均值二值化(同平均哈希)

6.生成哈希值

差异值哈希

1.图片缩放为9*8大小

2.将图片灰度化

3.差异值计算(每行相邻像素的差值,这样会生成8*8的差值,前一个像素大于后一个像素则为1,否则为0)

4.生成哈希值

计算距离

生成每一个图片的哈希值后,需要计算哈希值的距离,来判断两张图片的相似度。一般使用汉明距离,也就是逐位计算两张图片的哈希值是否相同。

实现

下面是用python实现的三种哈希:

import cv2
import numpy as np
import time
#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 1 - n / 64

def pHash(imgfile):
    img_list=[]
#加载并调整图片为32x32灰度图片
    img=cv2.imread(imgfile, 0)
    img=cv2.resize(img,(64,64),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

#创建二维列表
    h, w = img.shape[:2]
    vis0 = np.zeros((h,w), np.float32)
    vis0[:h,:w] = img #填充数据

#二维Dct变换
    vis1 = cv2.dct(cv2.dct(vis0))
#cv.SaveImage('a.jpg',cv.fromarray(vis0)) #保存图片
    vis1.resize(32,32)

#把二维list变成一维list
    img_list=vis1.flatten()


#计算均值
    avg = sum(img_list)*1./len(img_list)
    avg_list = ['0' if i>avg else '1' for i in img_list]

#得到哈希值
    return ''.join(['%x' % int(''.join(avg_list[x:x+4]),2) for x in range(0,32*32,4)])


def hammingDist(s1, s2):
#assert len(s1) == len(s2)
    return 1 - sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])*1. / (32*32/4)

if __name__ == '__main__':
    img1 = cv2.imread("F:\\Humpback Whale\\phash\\4.jpg")
    img2 = cv2.imread("F:\\Humpback Whale\\phash\\2d6610b9.jpg")
    time1 = time.time()
    hash1 = aHash(img1)
    hash2 = aHash(img2)
    n = cmpHash(hash1, hash2)
    print('均值哈希算法相似度:', n, "-----time=", (time.time() - time1))
    time1 = time.time()
    hash1 = dHash(img1)
    hash2 = dHash(img2)
    n = cmpHash(hash1, hash2)
    print('差值哈希算法相似度:', n, "-----time=", (time.time() - time1))

    time1 = time.time()
    HASH1=pHash("F:\\Humpback Whale\\phash\\4.jpg")
    HASH2=pHash("F:\\Humpback Whale\\phash\\2d6610b9.jpg")
    out_score = hammingDist(HASH1,HASH2)
    print('感知哈希算法相似度:', out_score, "-----time=", (time.time() - time1)) 

并做了一些实验,来比较三种哈希的特点:

1.同一张图片

均值哈希算法相似度: 1.0 —–time= 0.0
差值哈希算法相似度: 1.0 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 1.0 —–time= 0.031249523162841797

2.图片resize成其他大小

《感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希》

均值哈希算法相似度: 0.890625 —–time= 0.0
差值哈希算法相似度: 0.859375 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 0.921875 —–time= 0.03124713897705078

3.改变图片亮度

《感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希》

均值哈希算法相似度: 0.984375 —–time= 0.0
差值哈希算法相似度: 0.9375 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 0.95703125 —–time= 0.0312497615814209

4. 改变图片对比度

《感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希》

均值哈希算法相似度: 1.0 —–time= 0.0
差值哈希算法相似度: 1.0 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 0.8828125 —–time= 0.04687380790710449

5.改变图片锐度

《感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希》

均值哈希算法相似度: 0.984375 —–time= 0.0
差值哈希算法相似度: 0.890625 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 0.94921875 —–time= 0.031252145767211914

6.色度增强

《感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希》

均值哈希算法相似度: 1.0 —–time= 0.015625715255737305
差值哈希算法相似度: 0.984375 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 0.99609375 —–time= 0.0312497615814209

7.图片旋转

《感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希》

均值哈希算法相似度: 0.484375 —–time= 0.0
差值哈希算法相似度: 0.46875 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 0.4609375 —–time= 0.031249046325683594

《感知哈希 ,平均哈希,差异值哈希》

均值哈希算法相似度: 0.375 —–time= 0.0
差值哈希算法相似度: 0.515625 —–time= 0.0
感知哈希算法相似度: 0.62890625 —–time= 0.03132271766662598

从上面的实验结果可以得出一下结论:

1.均值哈希和差值哈希算法的时间都比感知哈希少,因为感知哈希resize为32*32,并且要进行DCT离散余弦变换,这个计算比较耗时

2.改变图片的亮度,色度,对比度,锐度,均值哈希的效果都是最好的,几乎不受影响,其次是差值哈希,最差是感知哈希

3.但是感知哈希在图片旋转以及resize后,效果比前两者要好

    原文作者:qq_32799915
    原文地址: https://blog.csdn.net/qq_32799915/article/details/81000437
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