💻✨常见的图像相似度比较：哈希算法实现（Python & OpenCV）✨💻

图像相似度的计算在图像处理中非常重要，无论是用于版权保护还是内容检索，高效的算法都不可或缺。今天就来聊聊几种常见的哈希算法及其Python与OpenCV实现！👀

首先登场的是感知哈希（pHash），它通过DCT变换提取图像的低频特征，从而快速判断两张图是否相似。接着是平均哈希（aHash），顾名思义，它基于像素均值简化图像，适合检测明显差异。最后还有差异哈希（dHash），以相邻像素差值构建指纹，对缩放和旋转有一定鲁棒性。🙌

代码实现起来其实并不复杂！利用OpenCV读取图片后，通过简单的矩阵操作即可完成哈希生成。比如用`cv2.resize()`调整尺寸，`np.mean()`计算均值等。对比时只需计算汉明距离即可量化相似度，直观又高效。💡

无论是学术研究还是实际应用，这些方法都能帮你快速筛选相似图像。快试试吧，说不定下一个发现就在眼前！🔍📸

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