我希望能够扫描图像并将其缩小为一致的哈希值，然后我可以将其与新扫描进行比较，以查看这两个图像是否相同。
非常感谢这方面的任何帮助！
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以下方法可能比您实际需要的方法更强大。
在计算机视觉领域，一个活跃的研究领域正在得到认可。
例如，如果我要为我的房子建造一个清洁机器人，它应该能够识别我的狗（以免在其上喷洒致命的化学物质）。这变得更加困难，因为机器人不一定每次都从相同的视角看狗（并且它可以移动）。也就是说它应该从侧面，正面或背面都认出它是我的狗。
为了训练这个机器人，我会在不同的光照条件下向我展示一些我的狗的照片，它应该能够在将来识别它。
使用不同的方法从图像中提取显着特征，即使照片是在不同的光照下拍摄的，也可以从不同的角度拍摄，可以帮助您识别相同的特征。
一些特征提取技术包括以下内容：
然而，许多现代系统不是手动提取特征，而是使用neural-network机器学习方法，因此机器人/计算机可以学习识别物体，可能与人类学习的方式相同。
我从未做过图像识别，因此我不确定它们的优点/缺点，但我发现这个主题很吸引人，我希望计算机能够更好地识别内容（视觉，声音，手势等）。