利用Python轻松实现图片相似度对比（二）

五：图像指纹
     对每一张图片生成一个“指纹”，通过比较两张图片的指纹，来判断他们的相似度，是否属于同一张图片。
   主要通过比较汉明距离来比较图片，值越小，越相似

1：均值哈希算法（Average hash algorithm）
基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的，最适用于缩略图，放大图搜索。
优点：
    1：算法简单计算速度快
    2：图像放大，缩小，改变纵横比，或增加，减少亮度，对比度，颜色对hash影响不大
缺点：
    对图片内容敏感，如果内容改变，图片hash改变比较大

2：差值哈希算法（Different hash algorithm）
相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的

3：感知哈希算法（perceptual hash algorithm）

采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率的方法
优点：
    简单快速，准确度更大
缺点：
    图片内容稍微添加几个字或删除几个字影响比较大