1.原图（手画，可用ps加一点颜色比较浅的纹理）
a.#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
void onbarchange(int,void*);bar**。
mat src;
int ksize=1;
int main()
namedwindow("src");
namedwindow("dst");
src = imread("h:\\5_")read
createtrackbar("2*n+1","src",&ksize,5,onbarchange);
imshow("src",src);
waitkey(0);
return 0;
void onbarchange(int,void*)
mat temp;
ksize=ksize==0?1:ksize; /保证内核大小最小为3
gaussianblur(src,temp,size(ksize*2+1,ksize*2+1),0,0,4);
imshow("dst",temp);
b.#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
mat src,dst_1,dst_2;
int perceptualhash(mat srca,mat srcb);
int main()
namedwindow("src");
namedwindow("dst1");
namedwindow("dst2");
src = imread("h:\ead
mat temp;
gaussianblur(src,temp,size(5,5),0,0,4);
gaussianblur(temp,dst_1,size(5,5),0,0,4);
gaussianblur(src,dst_2,size(11,11),0,0,4);
printf("two image similar points:%d.",perceptualhash(dst_1,dst_2));
imshow("src",src);
imshow("dst1",dst_1);
imshow("dst2",dst_2);
waitkey(0);
return 0;
感知哈希算法。
对每个**生成一个“指纹”字符串，然后相互比较“指纹”，相同点约大，图像越相似。
实现步骤：1.缩小尺寸，将图像缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。
这一步的作用是去除图像的细节，摒弃不同尺寸/比例带来的图像差异；
2.简化色彩：将缩小后的图像，转为64级灰度；
3.计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值；
4.比较像素的灰度：将每个像素的灰度，与平均值进行比较，大于或等于平均值记为1，小于平均值记为0；
5.计算hash值并比较。
利用一对数组遍历做比较，判断出两个**的相似点。
6.在理论上，这等同于”汉明距离”
a. 如果不相同的数据位数不超过5，就说明两张图像很相似；
b. 如果大于10，就说明这是两张不同的图像。 参考：
int perceptualhash(mat src1,mat src2)
mat resrca,resrcb;
resize(src1,resrca,size(8,8),0,0,inter_area);
resize(src2,resrcb,size(8,8),0,0,inter_area); 缩小**。
mat graysrca,graysrcb;
cvtcolor(resrca,graysrca,cv_rgb2gray); 灰度化。
cvtcolor(resrcb,graysrcb,cv_rgb2gray);
int grayvaluea=0,grayvalueb=0;
int arra[64],arrb[64];
for (int i=0;i<8;i++)
grayvaluea/=64; /算平均值。
grayvalueb/=64;
for (int i=0;i<64;i++)
int idiffnum = 0;
for (int i=0;i<64;i++)
return idiffnum;
#include
#include
using namespace cv;
using namespace std;
mat src,dsta,dstb,dstc;
int perceptualhash(mat src1,mat src2);
int main()
namedwindow("src");
namedwindow("dsta");
namedwindow("dstb");
namedwindow("dstc");
for(int i=40;i<60;i++)
gaussianblur(src,dsta,size(5,5),0,0,4);
gaussianblur(src,dstb,size(9,9),0,0,4);
gaussianblur(dsta,dstc,size(5,5),0,0,4);
printf(""perceptualhash(dstb,dstc));
imshow("src",src);
imshow("dsta",dsta);
imshow("dstb",dstb);
imshow("dstc",dstc);
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