python - 由于欧几里得距离，许多图像被错误地识别为相同的

Question

对不起，我的英语不好，我有一个包含照片散列的小型数据库，当我尝试找到与以下类似的照片时：

为其计算了以下哈希：“0f3f2764ecc482c2”，使用方法 average_hash()

imagehash.average_hash(Image.open(imagePath))

系统发现了大量的碰撞，下面是被识别为完全相同的照片示例：

我存储照片哈希的表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS photos(id_photo BIGINT PRIMARY  KEY,  photo_hash TEXT,  FOREIGN KEY (id_photo) REFERENCES users (id));

添加哈希：

cur.execute('''INSERT INTO photos(id_photo, photo_hash) VALUES(%s, %s)''', id, str(result_image_recognition['photo_hash'])])

SQL Query 通过它计算我的哈希和存储的哈希之间的欧几里得距离：

SELECT id_photo, BIT_COUNT(photo_hash ^ '0f3f2764ecc482c2') FROM photos;

照片表包含 7889 张照片，其中 959 张被此查询错误地确定为完全相同（欧几里得距离为 0）。大约一个星期我无法解决这个问题，请有人帮助我。

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在进行异或运算之前，您需要将十六进制字符串转换为整数

SELECT id_photo, BIT_COUNT(CONV(photo_hash, 16, 10) ^ CONV('0f3f2764ecc482c2', 16, 10)) FROM photos;

因为所有第一个字符不是 1-9 的字符串都被转换为 0。

mysql> select 'abc' ^ 'def'; # -> 0
mysql> select CONV('abc', 16, 10) ^ CONV('def', 16, 10);  # -> 1875

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