电子商务网站规划报告附近的计算机培训班

一、整体步骤

        本脚本中，关键步骤包括以下步骤：

        1、图片加载：

                脚本会遍历指定的图片目录，将所有图片加载到内存中。

        2、图像预处理：

                比较之前，通常需要对图片进行预处理，如调整大小、灰度化或直方图均衡化，以消除          颜色、尺寸等因素的影响。

        3、相似度计算：

                图像相似度的衡量有很多种方法，如像素级别的差异（均方误差）、结构相似度指数              (SSIM)、归一化互信息(NMI)或者哈希算法（如PCA-SIFT、BRIEF等）。OpenCV提供了部            分功能来实现这些算法，例如`cv2.compareHist`可以用于直方图比较。

        4、阈值设置：

                根据实际需求，设定一个相似度阈值，低于这个阈值的图片被认为是重复的。该阈值可          能需要通过实验调整以达到最佳效果。

        5、比较与去重：

                脚本会比较每一对图片的相似度，如果超过阈值，则认为这两张图片是重复的，移动到          指定目录。这里可能使用一种数据结构（如字典或集合）来记录已检查过的图片，避免不必            要的比较。

二、原理解析

2.1 均值哈希

     1.缩放：图片缩放为8*8，保留结构，除去细节。
     2.灰度化：转换为灰度图。
     3.求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。
     4.比较：像素值大于平均值记作1，相反记作0，总共64位。
     5.生成hash：将上述步骤生成的1和0按顺序组合起来既是图片的指纹（hash）。
     6.对比指纹：将两幅图的指纹对比，计算汉明距离，即两个64位的hash值有多少位是不一样              的，不相同位数越少，图片越相似。

2.2 插值哈希

1. 缩小图像：将输入图像调整为10x10像素（可自己设置），以便进行后续的差值计算。

2. 灰度化：将彩色图像转换为灰度图像。

3. 计算差异值：比较相邻像素的灰度值，如果左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0。每行10个像素通过左右像素的两两比较，会产生10个不同的差异值，一共10行，则会产生100个差异值。

4. 生成哈希值：将64位的二进制值按每4个字符为1组，转换成16进制，生成一个长度为16的字符串。

5. 哈希值比较：通过比较两个图像的哈希值的汉明距离（Hamming Distance），评估图像的相似度，距离越小表示图像越相似。

2.3 感知哈希

        均值哈希算法过于严格，不够精确，更适合搜索缩略图，为了获得更精确的结果可以选择感知哈希 算法，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率的方法。

     1. 缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算
     2. 转化为灰度图：把缩放后的图片转化为灰度图。
     3. 计算DCT:  DCT把图片分离成分率的集合
     4.缩小DCT：DCT计算后的矩阵是32 * 32，保留左上角的8 * 8，这些代表图片的最低频率。
     5.计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。
     6.进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0.
     7.得到信息指纹：组合64个信息位，顺序随意保持一致性。
     8.最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。

2.4 直方图对比

        直方图距离通过比较图像的灰度直方图来衡量相似性，直方图相似度值越大，图像越相似。

最后，附上整体代码，只需替换图片路径、选择使用哪种方法、调整阈值即可使用：

import cv2
import numpy as np
import os
import shutil
from PIL import Image# 均值哈希算法
def aHash(img,shape=(10,10)):# 缩放为10*10img = cv2.resize(img, shape)# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''s = 0hash_str = ''# 遍历累加求像素和for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):s = s + gray[i, j]# 求平均灰度avg = s / 100# 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if gray[i, j] > avg:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_str# 差值哈希算法
def dHash(img,shape=(10,10)):# 缩放10*11img = cv2.resize(img, (shape[0]+1, shape[1]))# 转换灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)hash_str = ''# 每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if gray[i, j] > gray[i, j + 1]:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_str# 感知哈希算法(pHash)
def pHash(img,shape=(10,10)):# 缩放32*32img = cv2.resize(img, (32, 32))  # , interpolation=cv2.INTER_CUBIC# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换dct = cv2.dct(np.float32(gray))# opencv实现的掩码操作dct_roi = dct[0:10, 0:10]hash = []avreage = np.mean(dct_roi)for i in range(dct_roi.shape[0]):for j in range(dct_roi.shape[1]):if dct_roi[i, j] > avreage:hash.append(1)else:hash.append(0)return hash# 通过得到RGB每个通道的直方图来计算相似度
def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):# 将图像resize后，分离为RGB三个通道，再计算每个通道的相似值image1 = cv2.resize(image1, size)image2 = cv2.resize(image2, size)sub_image1 = cv2.split(image1)sub_image2 = cv2.split(image2)sub_data = 0for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):sub_data += calculate(im1, im2)sub_data = sub_data / 3return sub_data# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])# 计算直方图的重合度degree = 0for i in range(len(hist1)):if hist1[i] != hist2[i]:degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))else:degree = degree + 1degree = degree / len(hist1)return degree# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10,10)):n = 0# hash长度不同则返回-1代表传参出错if len(hash1)!=len(hash2):return -1# 遍历判断for i in range(len(hash1)):# 相等则n计数+1，n最终为相似度if hash1[i] == hash2[i]:n = n + 1return n/(shape[0]*shape[1])if __name__ == '__main__':load_path = r'images_full'  # 要去重的文件夹save_path = r'img_dir_repeat'  # 空文件夹，用于存储检测到的重复的照片os.makedirs(save_path, exist_ok=True)# 获取图片列表 file_map，字典{文件路径filename : 文件大小image_size}file_map = {}image_size = 0# 遍历filePath下的文件、文件夹（包括子目录）for parent, dirnames, filenames in os.walk(load_path):# for dirname in dirnames:# print('parent is %s, dirname is %s' % (parent, dirname))for filename in filenames:image_size = os.path.getsize(os.path.join(parent, filename))file_map.setdefault(os.path.join(parent, filename), image_size)# 获取的图片列表按 文件大小image_size 排序file_map = sorted(file_map.items(), key=lambda d: d[1], reverse=False)file_list = []for filename, image_size in file_map:file_list.append(filename)# 取出重复的图片file_repeat = []for currIndex, _ in enumerate(file_list):dir_image1 = cv2.imread(file_list[currIndex])dir_image2 = cv2.imread(file_list[currIndex + 1])hash1 = aHash(dir_image1)    # 此处可替换不同的方法 hash2 = aHash(dir_image2)    # 此处可替换不同的方法 result = cmpHash(hash1, hash2)if (result >= 0.7):    # 阈值设置0.7，可以自己调节file_repeat.append(file_list[currIndex + 1])print("\n相同的图片：", file_list[currIndex], file_list[currIndex + 1])else:print('\n不同的图片：', file_list[currIndex], file_list[currIndex + 1])currIndex += 1if currIndex >= len(file_list) - 1:break# 将重复的图片移动到新的文件夹，实现对原文件夹降重for image in file_repeat:shutil.move(image, save_path)print("正在移除重复照片：", image)