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分类: 高性能计算

2019-08-10 10:44:44

目前主要是均值,phash
先说均值:
下面是一个最简单的实现:

第一步,缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

第二步,简化色彩。
将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。

第三步,计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。

第四步,比较像素的灰度。
将每个像素的灰度,与平均值进行比较。大于或等于平均值,记为1;小于平均值,记为0。

第五步,计算哈希值。
将上一步的比较结果,组合在一起,就构成了一个64位的整数,这就是这张图片的指纹。

组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

Pash缩小为32*32,并且要进行DCT离散余弦变换,这个计算比较耗时

但是不管是均值还是phash都不具备旋转不变性

所以如果希望能具备旋转不变性,只能做矢量匹配,这个耗时就高了

因为项目要用,所以自己就想在均值hash的基础上,做个矢量处理
初步的想法:
1.整体流程跟均值hash一致
2.计算哈希值的时候,做个方向性,8*8的方形区域计算,
    1)上半部分和下半部分对称位对比,如果上半部分比下半部分大,上半部分是正方向,反之下半部分是正方向。
    2)左半部分和右半部分对称位对比,如果左半部分比右半部分大,左半部分是正方向,反之右半部分是正方向。
    3)由两个正方向决定phash计算的起始点位置,两个正方向的夹角开始计算,或者只有一个正方向的左上角开始
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