数据处理四 基于图像hash进行数据整理（删除重复图片、基于模版查找图片）

一、背景知识

1.1 什么是hash

Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，基本原理就是把任意长度的输入，通过Hash算法变成固定长度的输出。这个映射的规则就是对应的Hash算法，而原始数据映射后的二进制串就是哈希值。与指纹一样，就是以较短的信息来保证文件的唯一性的标志，这种标志与文件的每一个字节都相关，而且难以找到逆向规律。 活动开发中经常使用的MD5和SHA都是历史悠久的Hash算法。

hash算法的特点：

• 从hash值不可以反向推导出原始的数据 不可逆
• 输入数据的微小变化会得到完全不同的hash值，相同的数据会得到相同的值 唯一对应
• hash算法的冲突概率要小 冲突概率小
• 哈希算法的执行效率要高效，长的文本也能快速地计算出哈希值 高效计算

由于hash的原理是将输入空间的值映射成hash空间内，而hash值的空间远小于输入空间（输入空间是无限长度，而hash空间是有限的）。根据抽屉原理，一定会存在不同的输入被映射成相同输出的情况。那么作为一个好的hash算法，就需要这种冲突的概率尽可能小。
以上内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/309675754

一般使用hash算法是为了校验文件是否被篡改或有传输损失。例如：某网站提供了文件下载地址和文件hash，我们下载文件后可以通过校验hash，确认文件没有发生传输损失（我下载的文件hash值，与网站公布的hash值一致）。又例如：某计算机考试，让学生提交作业文档和文档hash值给老师，确保作业未被篡改。

1.2 图片hash

哈希相似度算法（Hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个固定位数的Hash 值（指纹 fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹，结果越接近，就说明图片越相似。图像Hash算法准确的说有三种，分别为平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差异哈哈希算法(dHash)。

图像hash与上文中描述的hash算法目的不同，图像hash主要可用于判断或查找相似的图片,我们要尽可能的是图像hash值具有意义，与内容相关。他应当具备以下特点：

• 1、高效计算，能适应于不同尺寸的图像（图像hash都要进行resize(8x8)）

• 2、存在相似性，使相似的图像hash值相似（根据图像的内容生成hash值）

  三种Hash算法都是通过获取图片的hash值，再比较两张图片hash值的汉明距离来度量两张图片是否相似。两张图片越相似，那么两张图片的hash数的汉明距离越小。

平均哈希算法（aHash）

平均哈希算法是三种Hash算法中最简单的一种，它通过下面几个步骤来获得图片的Hash值，这几个步骤分别是(1) 缩放图片；（2）转灰度图; (3) 算像素均值；（4）根据相似均值计算指纹。具体算法如下所示:

得到图片的ahash值后，比较两张图片ahash值的汉明距离，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。汉明距离：字符串差异计算，相同位置下字符不同，则距离值加1

感知哈希算法（pHash）

感知哈希算法是三种Hash算法中较为复杂的一种，它是基于DCT（离散余弦变换）来得到图片的hash值，其算法几个步骤分别是(1) 缩放图片；（2）转灰度图; (3) 计算DCT；（4）缩小DCT; (5)算平均值；(6) 计算指纹。具体算法如下所示:

得到图片的phash值后，比较两张图片phash值的汉明距离，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。

差异哈希算法（dHash）

相比pHash，dHash的速度要快的多，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。其算法几个步骤分别是(1) 缩放图片；（2）转灰度图; (3) 算差异值；(4) 计算指纹。具体算法如下所示:

得到图片的phash值后，比较两张图片phash值的汉明距离，通常认为汉明距离小于10的一组图片为相似图片。
以上内容参考自：https://www.cnblogs.com/Yumeka/p/11260808.html

二、图片hash的运用

2.1 删除重复图片

要删除文件夹内重复的图片，可以使用 imagededup库。 imagededup是一个基于Python的图片查重工具库，它简化了在图像集合中查找精确重复和近似重复的任务。可以使用CNN（卷积神经网络）、PHash、DHash、WHash（小波散列）、以及AHash这几种方法之一对图像生成编码，然后根据编码进行比对图像是否重复，并提供一些工具生成图片重复项快照?。

通过 pip 安装
安装命令

 pip install imagededup

具体使用案例

对一个文件夹内相同图片进行去重操作。本博文运用的是PHash（感知hash算法）。原始文件夹内的数据如下图所示：

注意如果是windows系统的话要加上if name==‘main’: ，因为它会默认使用多线程进行处理，不加的话会报错。
完整代码：

import os
from imagededup.methods import PHash
 
def process_file(img_path):
    """
    处理图片去重
    :return:
    """
    try:
        phasher = PHash()#WHash、AHash
        # 生成图像目录中所有图像的二值hash编码
        encodings = phasher.encode_images(image_dir=img_path)
        #print(encodings)
        # 对已编码图像寻找重复图像
        duplicates = phasher.find_duplicates(encoding_map=encodings)
        print(duplicates)
        only_img = []  # 唯一图片
        like_img = []  # 相似图片

        for img, img_list in duplicates.items():
            if img not in only_img and img not in like_img:
                only_img.append(img)
                like_img.extend(img_list)

        # 删除文件
        for like in like_img:
            print("like:  ",like)
            like_src = os.path.join(img_path, like)
            if os.path.exists(like_src):
                os.remove(like_src)

    except Exception as e:
        print(e)


if __name__ == "__main__":
    img_path = "D:/实战项目/图像清理/1123"
    process_file(img_path)

代码运行输出如下所示：like即为找出的相似图片

代码运行后，文件夹内的图片如下所示，将大部分重复的图像进行删除。

这个方法的核心步骤是通过计算图片的哈希值进行比较，因为哈希值在一定程度上能够反映出图片的内容特征，所以相同或相似的图片的哈希值也会相对接近。通过利用哈希值进行比较，能够快速找出重复的图片并删除。
需要注意的是，由于哈希值是通过将图片文件转化为数值进行计算得出的，所以不能保证100%的准确性。在实际操作中，可能会存在一些不同的图片被误判为重复图片，或者相同的图片被误判为不同图片的情况。因此，在删除重复图片之前，建议先备份图片并进行人工审核，确保没有误删重要的图片。

2.2 基于模板查找图片

基于模板查找图片是在给定模版图片的情况下，到图像数据库下查找出类似的图片。在本次任务重，模版图片为没有钢卷的图像（图像数据库的图像基本分为有钢卷和无钢卷）。

根据实际数据情况，将数据分为有钢卷和没钢卷，因为钢卷在图像的中心，所以不需要计算周围的相似区域（相似区域会混淆hash值）。故此，我们定义chash函数，其步骤如下，具体如下图所示。
1、将图像resize到固定尺寸
2、截取出图像的中心区域
3、计算图像中心区域的ahash值（可以根据效果调整，选择其他的hash算法）

根据模版图片删除相似图片的步骤如下：

• 1、获取文件夹内所有图片 => all_list
• 2、读取模版图片 => temp_mat
• 3、计算模版图片chash值 => temp_hash 根据个人数据情况使用hash算法，如ahash、dhash、phash等
• 4、计算每一个图片hash值 =>img_hash
• 5、将all_list里面的图片hash值（img_hash）和模版图片hash值（temp_hash）进行对比,相同则移动到temp文件夹内

完整代码如下

import cv2,os
import numpy as np
# 均值哈希算法
def ahash(image):
    # 将图片缩放为8*8的
    image =  cv2.resize(image, (8,8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    # 将图片转化为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    # s为像素和初始灰度值，hash_str为哈希值初始值
    s = 0
    ahash_str = ''
    # 遍历像素累加和
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            s = s+gray[i, j]
    # 计算像素平均值
    avg = s/64
    # 灰度大于平均值为1相反为0，得到图片的平均哈希值，此时得到的hash值为64位的01字符串
    ahash_str  = ''
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if gray[i,j]>avg:
                ahash_str = ahash_str + '1'
            else:
                ahash_str = ahash_str + '0'
    result = ''
    for i in range(0, 64, 4):
        result += ''.join('%x' % int(ahash_str[i: i + 4], 2))
    # print("ahash值：",result)
    return result
 
# 差异值哈希算法
def dhash(image):
    # 将图片转化为8*8
    image = cv2.resize(image,(9,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC )
    # 将图片转化为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
    dhash_str = ''
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if gray[i,j]>gray[i, j+1]:
                dhash_str = dhash_str + '1'
            else:
                dhash_str = dhash_str + '0'
    result = ''
    for i in range(0, 64, 4):
        result += ''.join('%x'%int(dhash_str[i: i+4],2))
    # print("dhash值",result)
    return result
 
# 计算hash值
def phash(img):
    img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img=img.astype(np.float32)

    #step2:离散余弦变换
    img=cv2.dct(img)
    img=img[0:8,0:8]
    sum=0.
    hash_str=''

    #step3:计算均值
    # avg = np.sum(img) / 64.0
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            sum+=img[i,j]
    avg=sum/64

    #step4:获得哈希
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if img[i,j]>avg:
                hash_str=hash_str+'1'
            else:
                hash_str=hash_str+'0'
    return hash_str

# 中心hash算法 
def crop_center(image):
    image =  cv2.resize(image, (900,900))
    image=image[300:600,300:600]
    #image=image[350:550,350:550]
    return image
def chash(image):
    cimage=crop_center(image)
    hash_value=ahash(cimage)
    return hash_value

# 计算两个哈希值之间的差异
def campHash(hash1, hash2):
    n = 0
    # hash长度不同返回-1,此时不能比较
    if len(hash1) != len(hash2):
        return -1
    # 如果hash长度相同遍历长度
    for i in range(len(hash1)):
        if hash1[i] != hash2[i]:
            n = n+1
    return n



if __name__ == "__main__":
    #读取并计算模版图片中心的ahash值
    temp_mat='temp.jpg' #模版路径
    temp=cv2.imread(temp_mat)
    temp_hash = chash(temp)
    print('temp的ahash值',temp_hash)

    #创建temp文件夹，用于保存和模版相似的图片
    del_path="temp/"
    os.makedirs(del_path,exist_ok=True)

    #读取并计算文件夹内图片中心的ahash值
    img_path = "图片路径/"
    all_list=os.listdir(img_path)
    for p in all_list:
        img=cv2.imread(img_path+p)
        img_hash = chash(img)
        #计算图片和模版图片hash值的差异，并将差异小于10的图片移动到temp文件夹内
        dif= campHash(temp_hash,img_hash)
        #print('img的ahash值',dif,p)
        #continue
        if dif<10:
            print('img的ahash值',dif,p)
            os.rename(img_path+p,del_path+p)

图片路径中图片如下

temp.jpg 模版图片如下所示

代码执行完后找到的重复图像如下

代码执行时输出如下所示

img的ahash值 3 T2023-11-15_11-20-44.jpg
img的ahash值 2 T2023-11-15_12-23-59.jpg
img的ahash值 6 T2023-11-16_13-28-01.jpg
img的ahash值 7 T2023-11-16_21-48-58.jpg
img的ahash值 8 T2023-11-17_06-24-17.jpg
img的ahash值 7 T2023-11-18_11-00-37.jpg
img的ahash值 9 T2023-11-18_11-00-43.jpg
img的ahash值 6 T2023-11-18_11-55-30.jpg
img的ahash值 5 T2023-11-18_11-56-24.jpg
img的ahash值 9 T2023-11-18_11-57-40.jpg
img的ahash值 5 T2023-11-18_12-51-23.jpg
img的ahash值 5 T2023-11-18_12-52-17.jpg
img的ahash值 6 T2023-11-18_22-57-15.jpg
img的ahash值 8 T2023-11-18_23-11-26.jpg
img的ahash值 6 T2023-11-21_00-24-43.jpg
img的ahash值 5 T2023-11-21_13-37-37.jpg
img的ahash值 6 T2023-11-22_02-51-48.jpg