I believe that dropping the size of the image down to an almost icon size, say 48x48, then converting to greyscale, then taking the difference between pixels, or Delta, should work well. Because we're comparing the change in pixel color, rather than the actual pixel color, it won't matter if the image is slightly lighter or darker. Large changes will matter since pixels getting too light/dark will be lost. You can apply this across one row, or as many as you like to increase the accuracy. At most you'd have 47x47=2,209 subtractions to make in order to form a comparable Key.

我认为值得在此基础上添加我构建的phash解决方案，我们已经使用了一段时间:Image:: phash。它是一个Perl模块，但主要部分是用c语言编写的。它比phash.org快几倍，并且为基于dct的phash提供了一些额外的特性。

我们已经在MySQL数据库上建立了数以千万计的图像索引，所以我想要一些快速的东西，也想要一种使用MySQL索引的方法(这与汉明距离不工作)，这导致我使用“减少”哈希进行直接匹配，模块文档讨论了这一点。

使用起来很简单:

use Image::PHash;

my $iph1 = Image::PHash->new('file1.jpg');
my $p1   = $iph1->pHash();

my $iph2 = Image::PHash->new('file2.jpg');
my $p2   = $iph2->pHash();

my $diff = Image::PHash::diff($p1, $p2);

选择100个随机点可能意味着相似(有时甚至不相似)的图像将被标记为相同，我认为这不是您想要的。如果图像格式不同(png、jpeg等)、大小不同或元数据不同，MD5哈希就无法工作。将所有图像缩小到一个更小的尺寸是一个不错的选择，只要你使用的是一个好的图像库/快速的语言，做一个像素对像素的比较不应该花费太长时间，而且尺寸足够小。

你可以试着让它们变得很小，然后如果它们是一样的，就在更大的尺寸上进行另一次比较——这可能是速度和准确性的良好结合……

如果您有大量的图像，请查看Bloom过滤器，它使用多个散列来获得概率高但效率高的结果。如果图像的数量不是很大，那么像md5这样的加密散列应该足够了。

I believe that dropping the size of the image down to an almost icon size, say 48x48, then converting to greyscale, then taking the difference between pixels, or Delta, should work well. Because we're comparing the change in pixel color, rather than the actual pixel color, it won't matter if the image is slightly lighter or darker. Large changes will matter since pixels getting too light/dark will be lost. You can apply this across one row, or as many as you like to increase the accuracy. At most you'd have 47x47=2,209 subtractions to make in order to form a comparable Key.

我们笼统地称之为副本的东西，算法很难识别。 你的副本可以是:

确切的副本 接近精确重复。(图像的轻微编辑等) 重复(相同的内容，但不同的视角，相机等)

第一个和第二个更容易解决。3号。是非常主观的，仍然是一个研究课题。 我可以提供1号和2号的解决方案。 这两个解决方案都使用了优秀的图像哈希-哈希库:https://github.com/JohannesBuchner/imagehash

确切的副本 使用感知哈希度量可以找到精确的重复项。 phash库在这方面做得很好。我经常用它来清洁 训练数据。 用法(来自github网站)简单如:

from PIL import Image
import imagehash

# image_fns : List of training image files
img_hashes = {}

for img_fn in sorted(image_fns):
    hash = imagehash.average_hash(Image.open(image_fn))
    if hash in img_hashes:
        print( '{} duplicate of {}'.format(image_fn, img_hashes[hash]) )
    else:
        img_hashes[hash] = image_fn

接近精确复制 在这种情况下，您必须设置一个阈值，并比较它们之间距离的哈希值 其他。这必须通过对图像内容的反复试验来完成。

from PIL import Image
import imagehash

# image_fns : List of training image files
img_hashes = {}
epsilon = 50

for img_fn1, img_fn2 in zip(image_fns, image_fns[::-1]):
    if image_fn1 == image_fn2:
        continue

    hash1 = imagehash.average_hash(Image.open(image_fn1))
    hash2 = imagehash.average_hash(Image.open(image_fn2))
    if hash1 - hash2 < epsilon:
        print( '{} is near duplicate of {}'.format(image_fn1, image_fn2) )