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資源簡介

哈希（hashing）是一種代表性方法，通常目標是將樣本表示成一串固定長度的二值編碼（通常使用0/1或-1/+1表示其中的每個bit），使得相似的樣本具有相似的二值碼（使用Hamming距離度量二值碼之間的相似性）。 (1) 設計并實現一種Hash算法 (2) 實現本地圖像檢索軟件 (3) 選用標準圖像庫，對每一幅輸入模板圖像，檢索列出最接近10幅圖像 1.縮小圖片：32 * 32是一個較好的大小，這樣方便DCT計算 2.轉化為灰度圖：把縮放后的圖片轉化為256階的灰度圖。（具體算法見平均哈希算法步驟） 3.計算DCT:DCT把圖片分離成分率的集合 4.縮小DCT：DCT是32*32，保留左上角的8*8，這些代表的圖片的最低頻率 5.計算平均值：計算縮小DCT后的所有像素點的平均值。 6.進一步減小DCT：大于平均值記錄為1，反之記錄為0. 7.得到信息指紋：組合64個信息位，順序隨意保持一致性即可。 8.對比指紋：計算兩幅圖片的指紋，計算漢明距離（從一個指紋到另一個指紋需要變幾次），漢明距離越大則說明圖片越不一致，反之，漢明距離越小則說明圖片越相似，當距離為0時，說明完全相同。（通常認為距離>10 就是兩張完全不同的圖片）

資源截圖

代碼片段和文件信息 

#include?“stdafx.h“
#include?“hash.h“
string?pHashValue（Mat?&src）
{
	Mat?img?dst;
	string?rst（64?‘\0‘）;
	double?dIdex[64];
	double?mean?=?0.0;
	int?k?=?0;
	if?（src.channels（）?==?3）
	{
		cvtColor（src?src?CV_BGR2GRAY）;
		img?=?Mat_（src）;
	}
	else
	{
		img?=?Mat_（src）;
	}
	/*?第一步，縮放尺寸*/
	resize（img?img?Size（8?8））;

	/*?第二步，離散余弦變換，DCT系數求取*/
	dct（img?dst）;

	/*?第三步，求取DCT系數均值（左上角8*8區塊的DCT系數）*/
	for?（int?i?=?0;?i?		for?（int?j?=?0;?j?		{
			dIdex[k]?=?dst.at（i?j）;
			mean?+=?dst.at（i?j）?/?64;
			++k;
		}
	}
	/*?第四步，計算哈希值。*/
	for?（int?i?=?0;?i<64;?++i）
	{
		if?（dIdex[i]?>=?mean）
		{
			rst[i]?=?‘1‘;
		}
		else
		{
			rst[i]?=?‘0‘;
		}
	}
	return?rst;
}

int?HanmingDistance（string?&str1?string?&str2）
{
	if?（（str1.size（）?!=?64）?||?（str2.size（）?!=?64））
		return?-1;
	int?difference?=?0;
	for?（int?i?=?0;?i<64;?i++）
	{
		if?（str1[i]?!=?str2[i]）
			difference++;
	}
	return?difference;
}

/*計算漢明距離*/
int?ahashhammingDistance（const?bitset?&query?const?bitset?&target）{
	int?distance?=?0;
	for?（int?i?=?0;?i?		distance?+=?（query[i]?==?target[i]???0?:?1）;
	}
	return?distance;
}

//?計算8*8圖像的平均灰度??
float?ahashcalcAverage（Mat_?image?const?int?&size）{
	float?sum?=?0;
	for?（int?i?=?0;?i?		for?（int?j?=?0;?j?			sum?+=?image（i?j）;
		}
	}
	return?sum?/?（size*size）;
}

/*?計算hash值
image:8*8的灰度圖像
size:?圖像大小??8*8
ahahs:存放64位hash值
averagePix:?灰度值的平均值
*/
void?ahashfingerPrint（Mat_?image?const?int?&size?bitset?&ahash?const?float?&averagePix）{
	for?（int?i?=?0;?i?		int?pos?=?i?*?size;
		for?（int?j?=?0;?j?			ahash[pos?+?j]?=?image（i?j）?>=?averagePix???1?:?0;
		}
	}
}

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2018-10-10?17:01??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\
?????目錄???????????0??2018-04-22?14:44??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\
?????目錄???????????0??2018-10-10?17:01??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\
?????文件????????3998??2018-04-20?20:22??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\ReadMe.txt
?????文件????????1934??2018-04-22?09:56??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\hash.cpp
?????文件?????????712??2018-04-22?09:56??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\hash.h
?????文件????????2361??2018-04-20?20:22??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\pHash.cpp
?????文件?????????437??2018-04-20?20:22??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\pHash.h
?????文件???????12058??2018-04-21?15:21??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\pHash.vcxproj
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?????目錄???????????0??2018-04-22?14:44??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\res\
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?????文件?????????138??2018-04-20?20:22??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\stdafx.cpp
?????文件????????1578??2018-04-20?20:22??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\stdafx.h
?????文件?????????234??2018-04-20?20:22??基于hash的圖像檢索軟件\源碼\pHash\pHash\targetver.h
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