我正在截取应用程序的屏幕截图，并试图检测之前是否已经看过确切的图像。我希望将微不足道的变化视为不同的 - 例如如果图像中有文字，并且拼写发生变化，则表示不匹配。
我已成功使用屏幕截图图像内容的MD5哈希在已知图像的数据库中查找，并检测以前是否已经看过它。
现在，我已将其移植到另一台机器上，尽管我尝试完全匹配配置，但我的旧机器的图像却略有不同。当我说不同的时候，变化是微不足道的 - 如果我把旧的和新的图像炸掉然后在那之间轻弹，我就看不到任何一个区别！尽管如此，ImageMagick的compare命令可以看到一些不同的像素。
所以我的MD5哈希不再匹配了。我需要一个image hash。
，而不是一个简单的MD5哈希进行我的研究，我发现大多数图像哈希试图相当慷慨 - 它们接受调整大小，变换和水印的图像，并带有相应的误报。我想要一个更严格的图像哈希 - 唯一允许的变化是颜色的微小变化。
有人可以推荐图像哈希库或算法吗？ （不是应用程序，如dupdetector）。
请记住：我的要求与许多类似的问题有所不同，因为我不想要像shrinking或pHash这样的自由主义算法，我不想要像{{3这样的比较工具}或structural similarity。
我想要一个哈希，使非常相似的图像给出相同的哈希值。这甚至可能吗？
答案 0 :(得分：1)
您可以查看以下名为“光谱散列”的论文。它是一种算法，旨在从图像生成哈希码，以便将相似的图像组合在一起（参见本文末尾的检索示例）。这是一个很好的起点。