在 Python 中使用 OpenCV 的图像散列模块

Question

我想在 Python 中使用 OpenCV 的 perceptual hashing functions。

这行不通。

import cv2
a_1 = cv2.imread('a.jpg')
cv2.img_hash_BlockMeanHash.compute(a_1)

我明白了：

TypeError: descriptor 'compute' requires a 'cv2.img_hash_ImgHashBase' object but received a 'numpy.ndarray'

这也失败了

a_1_base = cv2.img_hash_ImgHashBase(a_1) 
cv2.img_hash_BlockMeanHash.compute(a_1_base)

我明白了：

TypeError: Incorrect type of self (must be 'img_hash_ImgHashBase' or its derivative)

显示此内容的 Colab 笔记本：

https://colab.research.google.com/drive/1x5ZxMBD3wFts2WKS4ip3rp4afDx0lGhi

Answer 1

在这里，我将向您展示如何使用 OpenCV 计算 64 位 pHash。 我定义了一个函数，它从传入的彩色 BGR cv2 图像返回无符号的 64 位整数 pHash：

import cv2
    
def pHash(cv_image):
        imgg = cv2.cvtColor(cv_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY);
        h=cv2.img_hash.pHash(imgg) # 8-byte hash
        pH=int.from_bytes(h.tobytes(), byteorder='big', signed=False)
        return pH

您需要安装并导入 cv2 才能正常工作。

Answer 2

pip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python    #img_hash in this one 

(https://pypi.org/project/opencv-python/)

Answer 3

OpenCV python 接口与 C++ 接口之间存在一个常见的兼容性差距（即类之间的继承方式不同）。有 *_create() 静态函数。

所以你应该使用：

hsh = cv2.img_hash.BlockMeanHash_create()
hsh.compute(a_1)

在您的协作笔记本副本中： https://colab.research.google.com/drive/1CLJNPPbeO3CiQ2d8JgPxEINpr2oNMWPh#scrollTo=OdTtUegmPnf2