Python imagehash.phash 如何提高准确率

在图像处理和计算机视觉中，图像哈希是一种用于比较和识别图像的技术。其中，imagehash 是一个用于计算和比较图像哈希值的 Python 库。phash 是其中的一种哈希算法，用于比较图像的感知相似度。然而，phash 算法在处理一些特定类型的图像时可能会出现准确率不高的情况。本文将介绍一些方法来提高基于 imagehash.phash 的准确率。

1. 使用更高精度的哈希值

默认情况下，imagehash.phash 算法使用 8 位的哈希值，即一个 8x8 的二进制矩阵。但这种低精度的哈希值可能无法捕捉到图像的细节和特征。通过增加哈希值的精度，可以提高算法的准确率。

import imagehash
import PIL.Image

# 加载图像
image = PIL.Image.open('image.jpg')

# 计算 16 位哈希值
hash = imagehash.phash(image, hash_size=16)

在上面的示例中，通过将 hash_size 参数设置为 16，我们将获得一个 16x16 的哈希矩阵，这将提高哈希算法的准确率。

2. 调整哈希比较阈值

在使用 imagehash.phash 进行图像比较时，会将两个哈希值进行异或操作，并计算结果的汉明距离。如果两个哈希值的汉明距离小于某个阈值，则认为两个图像相似。通过调整阈值，可以控制算法的准确率和灵敏度。

import imagehash
import PIL.Image

# 加载图像
image1 = PIL.Image.open('image1.jpg')
image2 = PIL.Image.open('image2.jpg')

# 计算哈希值
hash1 = imagehash.phash(image1)
hash2 = imagehash.phash(image2)

# 设置哈希比较阈值
threshold = 5

# 计算汉明距离
distance = hash1 - hash2

# 判断图像相似度
if distance <= threshold:
    print("图像相似")
else:
    print("图像不相似")

在上面的示例中，我们可以通过修改 threshold 的值来调整阈值。较小的阈值将提高算法的准确率，但可能会导致误判。较大的阈值则会增加算法的灵敏度，但可能会降低准确率。

3. 图像预处理

在进行图像哈希比较之前，可以对图像进行一些预处理操作，以提高算法的准确率。常见的预处理操作包括图像缩放、灰度化、平滑滤波等。

import imagehash
import PIL.Image
import cv2

# 加载图像
image1 = PIL.Image.open('image1.jpg').convert('L')
image2 = PIL.Image.open('image2.jpg').convert('L')

# 图像缩放
image1 = image1.resize((128, 128))
image2 = image2.resize((128, 128))

# 图像转换为 OpenCV 格式
image1_cv = cv2.cvtColor(np.array(image1), cv2.COLOR_RGB2BGR)
image2_cv = cv2.cvtColor(np.array(image2), cv2.COLOR_RGB2BGR)

# 图像平滑滤波
image1_cv = cv2.GaussianBlur(image1_cv, (5, 5), 0)
image2_cv = cv2.GaussianBlur(image2_cv, (5, 5), 0)

# 图像转换为 PIL 格式
image1 = PIL.Image.fromarray(cv2.cvtColor(image1_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB))
image2 = PIL.Image.fromarray(cv2.cvtColor(image2_cv, cv2.COLOR_BGR2RGB))

# 计算哈希值
hash1 = imagehash.phash(image1)
hash2 = imagehash.phash(image2)

在上面的示例中，我们对图像