图片去重

需求分析

针对海量图片去重通常是如下思路

1. 根据某种方法提取图片特征或者说指纹
2. 根据提取出来的特征计算图片间的距离
3. 根据距离调整阈值判断图片是否相似

1、提取指纹

常用的有如下方法：

1. ahash
2. phash
3. dhash

ahash

1. 将图片灰度
2. 将图片resize为(w, h)大小
3. 取图片均值mean
4. 将图片中每个像素值与mean比较，大于为1否则为0
5. 得(w, h)大小的图片指纹

phash

1. 将图片灰度
2. 对灰度后的图片取DCT变换
3. 对DCT变换后的图片取左上角(w, h)大小的区域，即为新的图片
4. 对图取mean
5. 将图中每个元素与mean比较，大于为1否则为0
6. 得(w, h)大小的图片指纹

dhash

1. 将图片resize成(w, h+1, h)大小
2. 将图片灰度
3. 对于图像中的每一行，相邻的两个元素后面的减去前面的元素，若大于则为1否则为0
4. 得到(w, h)大小的图片指纹

二、实现代码如下：

import os
import traceback
from PIL import Image
import numpy as np
from scipy.fftpack import dct
from scipy.spatial.distance import pdist


class ImgHash():
    def __init__(self, path, hash_size=(8, 8)):
        self.hash_size = hash_size
        self.img = np.asarray(Image.open(path))
        self.gray = self.img2gray(self.img)

    @staticmethod
    def img2gray(img):
        r = img[:, :, 0]
        g = img[:, :, 1]
        b = img[:, :, 2]
        gray = 0.2989*r + 0.5807*g + 0.1140*b
        return gray

    def ahash(self):
        img = np.resize(self.gray, new_shape=self.hash_size)
        mean = np.mean(img)
        hashed = (img > mean).astype(int)
        return hashed

    def phash(self):
        img = dct(x=self.gray)[:self.hash_size[0], :self.hash_size[1]]
        mean = np.mean(img)
        hashed = (img > mean).astype(int)
        return hashed

    def dhash(self):
        new_shape = (self.hash_size[0], self.hash_size[1]+1, self.img.shape[-1])
        img = np.resize(self.img, new_shape)
        img = self.img2gray(img)
        hashed = (img[:, 1:] - img[:, :new_shape[1]-1] > 0).astype(int)
        return hashed

参考：

• https://segmentfault.com/a/1190000004467183
• https://blog.csdn.net/u010454030/article/details/49102565