知识点补充
aHash算法
Hash算法进行图片相似度识别的本质，就是将图片进行Hash转化，生成一组二进制数字，然后通过比较不同图片的Hash值距离找出相似图片。aHash中文叫平均哈希算法，顾名思义，在进行转化过程中将用到像素均值。
基本原理：
1、缩小尺寸。这样做会去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，目的是统一图片大小，保证后续图片都有相同长度的哈希值，方便距离计算。网上看到的案例基本都将尺寸缩小为8*8，64个像素点，暂时不清楚缩小为这个尺寸的原因，但如果觉得损失的信息太多，个人认为可以将尺寸适当调大，当然像素点多了后续计算就会稍慢一些。
2、灰度化处理。将图片全部转换为统一的灰度图。
3、计算像素均值。计算像素的灰度平均值（此处均值出现）。
4、哈希值计算。将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1，小于平均值，记为0，由此生成二进制数组。
5、图片配对，计算汉明距离。距离越近，越相似。当图片缩小为8*8时，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。
前言
有一个需求：计算图片的相似度
需要解决两个问题：
- 生成 ahash
- 存储和计算 ahash 之间的距离
生成 ahash
『生成 ahash』 选用 python 下面的一个 imagehash 库。（github：https://github.com/JohannesBuchner/imagehash）
from io import BytesIO
import numpy
import imagehash
from PIL import Image
def create_vector(file: BytesIO) -> bytes:
image = Image.open(file)
hash = imagehash.average_hash(image)
_vector = []
for h in hash.hash:
_vector.extend(h)
vector = bytes(
numpy.packbits(
[
int(v)
for v in _vector
],
axis=-1
).tolist()
)
return vector
create_vector 函数输出的类型是 bytes，就是二进制序列
imagehash.average_hash(image) 输出的 hash 对象，hash 对象有一个 hash 属性，这个属性的类型是 list[list[bool]]打印出来就是长下面这样子，其实就是一个 8x8=64 bit 的序列
[[False False False False False False False False]
[ True False False False True False False False]
[False False True True True True False False]
[False False False True True False True True]
[False False True True True False False False]
[False True True True True False False False]
[False True True True True False True True]
[False False False True True False True True]]
向量数据库
『存储和计算 ahash 之间的距离』选用 milvus
创建集合
定义集合：
import settings
from pymilvus import (
connections,
Collection,
FieldSchema,
CollectionSchema,
DataType,
)
from loggers import logger
connections.connect(
host=settings.MILVUS_CONFIG.host,
port=settings.MILVUS_CONFIG.port,
)
schema = CollectionSchema([
FieldSchema("id", DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True),
FieldSchema("meta_id", DataType.INT64),
FieldSchema("company_id", DataType.INT64),
FieldSchema("image_vector", dtype=DataType.BINARY_VECTOR, dim=64)
])
# 集合不存在，则会自动创建集合；已存在，不会重复创建
collection = Collection(settings.MILVUS_CONFIG.collection.name, schema)
使用的向量类型是 dtype=DataType.BINARY_VECTOR,
为什么不选 float 是因为我不知道怎么把 ahash 转成 float
插入 ahash 到 milvus
class TestVector(unittest.TestCase):
def test_insert_vector(self):
"""
插入 ahash 到 milvus
python -m unittest testing.test_milvus.TestVector.test_insert_vector
"""
oss_file_path = 'image_hash/testing/WechatIMG193.jpeg'
file = BytesIO(bucket.get_object(oss_file_path).read())
vector = create_vector(file)
m_pk = insert_vector(vector, meta_id=2, company_id=1)
logger.debug(f'milvus pk: {m_pk}')
查询 ahash from milvus
def test_search(self):
"""
批量调用后端接口入库
python -m unittest testing.test_milvus.TestVector.test_search
"""
oss_file_path = 'image_hash/testing/WechatIMG193.jpeg'
file = BytesIO(open(BASE_DIR/'testing'/'resource'/'WechatIMG193.jpeg','rb').read())
vector = create_vector(file)
logger.debug(vector)
rows: list[dict[str, Any]] = collection.search(
data=[vector],
param={"metric_type": 'L2', "params": {"nprobe": 32}},
anns_field='image_vector',
output_fields=['id', 'meta_id', 'company_id'],
limit=10,
)
logger.debug(rows)
logger.debug(type(rows))
到此这篇关于Python使用imagehash库生成ahash算法的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python imagehash生成ahash内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！