我一直在http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html&comment-submitted#feedback处理这些示例，但是在处理完图像后，我试图从图像的位创建哈希。如果您对从图像像素创建的二进制字符串进行散列，然后查看汉明距离来分析照片的差异，那么创建哈希距离与原始二进制字符串上的汉明距离相比有什么好处呢？创建哈希只是为了加快速度吗？
我对哈希不太了解。我假设在这种情况下，它们可以作为几乎相同照片的过滤机制？但这种过滤不是通过缩小照片并将其转换为灰度来实现的吗？
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博客文章中提出的想法是如何识别类似的图片。目标是丢失正确的信息，以便留下重要且易于比较的信息。因此有两个方面：您可以比较多快和多准确。如果你将你的图片减少到8x8黑白（即64位信息），那么你把它称为“原始咬合字符串”或“长字符串”并不重要（好吧，正如@Blender所说的那样）它并不是传统使用术语中的哈希值。重要的是如何减少它以及剩下什么信息和丢失的信息。