问题标签 [imagehash]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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python - 未找到“data:image/png;base64,”的连接适配器

我想在在线图像上应用哈希函数后获取指纹密钥。为此,我使用以下代码:

运行此程序后,出现以下错误:

请帮我解决这个错误。

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python - 使用图像散列比较文本填充的图像

使用imagehash为 python 编写的库,我试图找到代表扫描文本文档1的两个图像之间的相似性。文档有时可能包含小图像,但主要是文本、标准打印机页面大小和黑白。

imagehash库包括许多用于散列图像的算法:平均散列、感知散列、差异散列、小波散列、HSV 颜色散列、抗作物散列。其中哪一个(或我可能忘记列出的库中包含的其他内容)最适合我正在进行的比较?或者,是否有更好的非基于 OCR、非基于图像散列的方法来实现我的目标?


1由于超出此问题范围的原因,在这种情况下无法进行 OCR

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python - 由于欧几里得距离,许多图像被错误地识别为相同的

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()

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:

添加哈希:

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:

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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python - Grouping similar hash value

I change images to hash values and try to classify images with similar hash values into the same group.

so for example.

#xA;

outputs:

#xA;

Is there a grouping code to classify effectively?

Thank you

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python - 如何比较python中的哈希值

我想知道如何比较两个哈希值而不是汉明距离。

有办法吗?

最终目标是确定相似图像可以共有的python字典的键。

例如。

我要打印的结果。

我试图将图像转换为哈希值并进行比较,

但请让我知道是否有任何其他方法无需转换为哈希值。

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python - 随机生成的数字键盘中的数字识别

我正在努力寻找一种从数字键盘中精确提取数字的方法。我已经尝试过 pytesseract、image.hash 甚至是我发现的一个代码,它比较了一个图像的特征,试图在另一个图像中找到它们并给出相似度的百分比。

我将链接一些图像,以便您可以看到我在说什么。

另外,我想澄清一下,我也尝试反转图像并在 pytesseract 中使用白名单,但它仍然错误地识别了一些数字(尤其是 7 和 1、8 和 0、9 和 8 等)。

提前致谢。

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python - 如何使用 imagehash 来识别视觉上相同的图像?

我正在尝试使用imagehash库(https://pypi.org/project/ImageHash/)来识别视觉上相同的文件。我正在测试 3 个文件。第二个只是第一个的降低分辨率。文件 3 非常不同。图片如下。

我编写了一个简单的 python 程序来使用 imagehash 来区分图像:

当我从命令行运行它时,图像 1 和 2 与 1 到 3 具有相同的差异。我在使用 imagehash 时做错了什么?

我试过 phash、average_hash、dhash,结果都差不多。感谢您的任何建议!

1.jpg https://picklepics.app/misc/1.jpg

2.jpg https://picklepics.app/misc/2.jpg

3.jpg https://picklepics.app/misc/3.jpg