存储图像的最佳方式，以便它们在各种格式中都相同

Question

我们正在设计一种算法，该算法可以从感知哈希列表中构建 Merkle 树。我们从视频中捕获的每一帧都会生成哈希值。这背后的动机是，即使视频格式发生了变化，我们也能够识别哈希值。

为了验证这一点，我们有两个图像：Video.mp4 和 Video.avi。我们以 30 fps 的速度提取帧，并对这些图像运行 pHash。为了测试我们的功能，每个实例（来自 .mp4 和来自 .avi）的图像都必须保持不变。但是，这两个图像仍然存在一些差异。

包含代码供参考：

1. 从视频中提取帧：

def extract_frames(file_path, write_to_path, fps=30):
  cap = cv2.VideoCapture(file_path)

  count = 0
  os.mkdir(f'{write_to_path}/frames')
  while cap.isOpened():

    ret, frame = cap.read()
    if ret:

        grayed_image = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        cv2.imwrite(f"{write_to_path}/frames/frame{count}.bmp", grayed_image)
        count += fps # i.e. at 30 fps, this advances one second
        cap.set(1, count)
    else:
        cap.release()
        break
  print(f"Frame Extraction complete. Extracted {count // fps} frames.")
  return count

1. 测试两张图片是否相似

def check_images(path_1, path_2):
    img_1 = cv2.imread(path_1, 0)
    img_2 = cv2.imread(path_2, 0)

    if img_1.shape == img_2.shape:
      difference = cv2.subtract(img_1, img_2)
      print(difference)
      result = not np.any(difference)
      return result
    
    print("Unequal shapes, ", img_1.shape, img_2.shape)
    return False

1. 感知散列函数

def generate_p_hashes(count, frame_path, fps=30):
  count_two = 0
  hashes = []
  # fileToWrite = open('/content/hash.txt', 'a')

  while count_two != count:
    temp_hash = imagehash.phash(Image.open(f"{frame_path}/frames/frame{count_two}.bmp"))
    count_two += fps
    str_temp_hash = str(temp_hash)
    hashes.append(str_temp_hash)
  
  print(f"PHash generation complete. Generated {count_two // fps} hashes")
  return hashes

Imagehash 是一个 Python 包，位于：https://github.com/JohannesBuchner/imagehash

4. 图片：

一个。从 .avi 文件中捕获的帧：

b.从 .mp4 文件中捕获的帧：

这是我尝试过的：

1. 将图像转换为灰度，从而排除颜色通道。
2. 尝试所有不同的图像格式（JPEG、压缩为 0 的 PNG、TIFF、BMP）

样本输出：

存储这些图像的最佳方法是什么，这样无论我从哪个视频源中提取，图像都将保持不变？

Answer 1

不同技术的有损压缩文件或视频流永远不会为您提供来自同一原始来源的完全相同的内容，这是不可能的。使用高压缩比，图像可能会有很大的不同。

如果目标是对副本进行身份验证、加水印或检测副本，则需要使用对有损压缩/解压缩具有鲁棒性的功能。