均值哈希算法实现

资 源 简 介

均值哈希算法实现

详 情 说 明

均值哈希算法是一种简单高效的图像相似性计算方法，核心思想是通过图像的低频特征来快速比较相似度。算法流程主要分为以下步骤：

首先对原始图像进行预处理，统一调整为8x8像素的小图。这个尺寸的缩小既能保留图像主要特征，又能大幅降低计算复杂度。然后将彩色图像转换为灰度图，减少颜色信息对相似度计算的干扰。

接下来计算64个像素的平均灰度值，这是算法的关键步骤。通过将每个像素的灰度值与平均值比较，生成二进制哈希值：高于平均值的记为1，低于的记为0。这样就得到了图像的64位指纹特征。

在比较两幅图片时，只需计算两幅图片哈希值的汉明距离（即不同位的数量）。距离越小表示图片越相似，当距离小于某个阈值（通常设为5）时，可以认为两张图片相似。

这种算法虽然简单，但对图像的旋转、缩放敏感，适用于需要快速匹配的场景。在实际应用中，常作为图像检索系统的第一级过滤器，配合其他更复杂的算法使用。