这篇文章主要介绍“Python dHash算法怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Python dHash算法怎么使用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python dHash算法怎么使用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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说明

1、缩小图片：缩小到9*8，这样它就有72个像素点。

2、转换成灰度图。

3、计算差异值：dHash算法在相邻像素之间工作，因此每行9个像素之间产生8个不同的差异，总共8行，产生64个差异值。

4、获取指纹：如果左像素比右像素亮，记录为1，否则为0。

5、最后对比两张图片的指纹，获得汉明距离。

实例

# -*- coding: utf-8 -*-
# 利用python实现多种方法来实现图像识别
 
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
# 最简单的以灰度直方图作为相似比较的实现
def classify_gray_hist(image1,image2,size = (256,256)):
 # 先计算直方图
 # 几个参数必须用方括号括起来
 # 这里直接用灰度图计算直方图，所以是使用第一个通道，
 # 也可以进行通道分离后，得到多个通道的直方图
 # bins 取为16
 image1 = cv2.resize(image1,size)
 image2 = cv2.resize(image2,size)
 hist1 = cv2.calcHist([image1],[0],None,[256],[0.0,255.0])
 hist2 = cv2.calcHist([image2],[0],None,[256],[0.0,255.0])
 # 可以比较下直方图
 plt.plot(range(256),hist1,'r')
 plt.plot(range(256),hist2,'b')
 plt.show()
 # 计算直方图的重合度
 degree = 0
 for i in range(len(hist1)):
 if hist1[i] != hist2[i]:
 degree = degree + (1 - abs(hist1[i]-hist2[i])/max(hist1[i],hist2[i]))
 else:
 degree = degree + 1
 degree = degree/len(hist1)
 return degree
 
# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1,image2):
 hist1 = cv2.calcHist([image1],[0],None,[256],[0.0,255.0])
 hist2 = cv2.calcHist([image2],[0],None,[256],[0.0,255.0])
 # 计算直方图的重合度
 degree = 0
 for i in range(len(hist1)):
 if hist1[i] != hist2[i]:
 degree = degree + (1 - abs(hist1[i]-hist2[i])/max(hist1[i],hist2[i]))
 else:
 degree = degree + 1
 degree = degree/len(hist1)
 return degree
 
# 通过得到每个通道的直方图来计算相似度
def classify_hist_with_split(image1,image2,size = (256,256)):
 # 将图像resize后，分离为三个通道，再计算每个通道的相似值
 image1 = cv2.resize(image1,size)
 image2 = cv2.resize(image2,size)
 sub_image1 = cv2.split(image1)
 sub_image2 = cv2.split(image2)
 sub_data = 0
 for im1,im2 in zip(sub_image1,sub_image2):
 sub_data += calculate(im1,im2)
 sub_data = sub_data/3
 return sub_data
 
# 平均哈希算法计算
def classify_aHash(image1,image2):
 image1 = cv2.resize(image1,(8,8))
 image2 = cv2.resize(image2,(8,8))
 gray1 = cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 gray2 = cv2.cvtColor(image2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 hash2 = getHash(gray1)
 hash3 = getHash(gray2)
 return Hamming_distance(hash2,hash3)
 
def classify_pHash(image1,image2):
 image1 = cv2.resize(image1,(32,32))
 image2 = cv2.resize(image2,(32,32))
 gray1 = cv2.cvtColor(image1,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 gray2 = cv2.cvtColor(image2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 # 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换
 dct1 = cv2.dct(np.float32(gray1))
 dct2 = cv2.dct(np.float32(gray2))
 # 取左上角的8*8，这些代表图片的最低频率
 # 这个操作等价于c++中利用opencv实现的掩码操作
 # 在python中进行掩码操作，可以直接这样取出图像矩阵的某一部分
 dct1_roi = dct1[0:8,0:8]
 dct2_roi = dct2[0:8,0:8]
 hash2 = getHash(dct1_roi)
 hash3 = getHash(dct2_roi)
 return Hamming_distance(hash2,hash3)
 
# 输入灰度图，返回hash
def getHash(image):
 avreage = np.mean(image)
 hash = []
 for i in range(image.shape[0]):
 for j in range(image.shape[1]):
 if image[i,j] > avreage:
 hash.append(1)
 else:
 hash.append(0)
 return hash
 
 
# 计算汉明距离
def Hamming_distance(hash2,hash3):
 num = 0
 for index in range(len(hash2)):
 if hash2[index] != hash3[index]:
 num += 1
 return num
 
 
if __name__ == '__main__':
 img1 = cv2.imread('10.jpg')
 cv2.imshow('img1',img1)
 img2 = cv2.imread('11.jpg')
 cv2.imshow('img2',img2)
 degree = classify_gray_hist(img1,img2)
 #degree = classify_hist_with_split(img1,img2)
 #degree = classify_aHash(img1,img2)
 #degree = classify_pHash(img1,img2)
 print degree
 cv2.waitKey(0)

到此，关于“Python dHash算法怎么使用”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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