我无法理解一些pHash结果。
根据 pHash，两张真正相似的图像只有 75% 的共同点：
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另外两张本应该没有共同点的图像具有 78% 的相似性：
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有什么我可能做错的吗？我正在使用 ruby 库（Similie、pHash、Phashion），但它们只是映射 pHash 函数。在其他一些示例中，结果令人满意。
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我认为结果可以解释为：
对于第一对图像，对图像的主要“攻击”是重新构图，它显着改变了创建 dct 哈希的频率数据。这是 dct 哈希方法的一个已知弱点，并记录在 pHash 网站上。
第二对图像的“相似性”可能是由于文件较小，其中一个图像中单一颜色的大块。根据我的主观经验，这些类型的文件通常会导致出现奇怪的“相似之处”。（品牌名称的图像对我来说是个问题）。不幸的是，我无法真正解释这种意外行为。
使用多种散列方法（如墨西哥帽或径向）和更大的源文件（如果可用）有助于降低“错误匹配”率。
更新：
从那以后，我在 ImageMagick 中尝试了新发布的 phash 功能。它允许您使用命令行调用来区分两个图像compare -metric phash image1 image2 diffimage。
使用该工具，第一组（相似）图像的相似度得分为 19.78，而明显不相似的图像的得分为 258.58。建议作为“匹配阈值”的值为 21。与 dct 哈希不同，此 pHash 方法包含颜色信息。
此处有关新功能的信息：http ://www.fmwconcepts.com/misc_tests/perceptual_hash_test_results_510/index.html
于 2014-07-10T15:38:34.163 回答