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我正在使用ImageHash库来生成图像的感知散列。该库声称能够生成不同大小的散列（64、128、256），但我不知道如何获得 128 散列。

哈希大小由库重新缩放时的图像大小决定，例如：

def average_hash(image, hash_size=8):
    image = image.convert("L").resize((hash_size, hash_size), Image.ANTIALIAS)

这里的默认值为 8（8x8 图像 = 64 像素 -> 灰度 -> 64 位）。

但是，如何创建 128 位哈希？

第二件事，pHash 的默认大小是 32，正如这里所解释的，但稍后将仅计算左上角 8x8 部分的 DCT，因此再次为 64 位。DCT 通过以下方式计算scipy.fftpack：

def phash(image, hash_size=32):
    image = image.convert("L").resize((hash_size, hash_size), Image.ANTIALIAS)
    pixels = numpy.array(image.getdata(), dtype=numpy.float).reshape((hash_size, hash_size))
    dct = scipy.fftpack.dct(pixels)
    dctlowfreq = dct[:8, 1:9]
    avg = dctlowfreq.mean()
    diff = dctlowfreq > avg
    return ImageHash(diff)

如何更改哈希大小？
无论使用哪个值，计算都将始终基于左上角的 8x8，因此始终为 64！

发生的奇怪事情是，如果我从 8 大小的 pHash 开始（从头调整图像大小），我得到了 56 位的最终哈希（即计算 7x8 图像的哈希：我不明白为什么这发生在DCT计算中——但我真的知道一点。

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看起来这是库中的一个错误，此后已被修复。phash 的当前实现如下所示：

def phash(image, hash_size=8, highfreq_factor=4):
    """
    Perceptual Hash computation.
    Implementation follows http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html
    @image must be a PIL instance.
    """
    if hash_size < 2:
        raise ValueError("Hash size must be greater than or equal to 2")

    import scipy.fftpack
    img_size = hash_size * highfreq_factor
    image = image.convert("L").resize((img_size, img_size), Image.ANTIALIAS)
    pixels = numpy.asarray(image)
    dct = scipy.fftpack.dct(scipy.fftpack.dct(pixels, axis=0), axis=1)
    dctlowfreq = dct[:hash_size, :hash_size]
    med = numpy.median(dctlowfreq)
    diff = dctlowfreq > med
    return ImageHash(diff)

您会注意到这正确地使用了hash_size而不是硬编码的值。

于 2019-06-25T04:24:49.057 回答