OpenCV3/C++ PHash算法图像检索详解

简介

PHash算法（Perceptual Hash）是一种具有可靠性、兼容性等特点的图像检索技术。它可以在不同分辨率、不同光照、不同色彩值等多种情况下进行图像比较和检索。本篇文章将以OpenCV3和C++语言为基础，详细讲解如何使用PHash算法进行图像检索。

安装OpenCV

OpenCV是一个开源计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理任务。在本篇文章中，我们将使用OpenCV来实现PHash算法。如果您没有安装OpenCV，请先安装OpenCV。

使用Ubuntu安装OpenCV

在Ubuntu下安装OpenCV很简单。可以在终端中打开，然后使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv

使用CentOS安装OpenCV

在CentOS下安装OpenCV也很简单。可以在终端中打开，然后使用以下命令：

sudo yum update
sudo yum install opencv-devel

PHash算法

算法原理

PHash算法是由异或哈希（XOR Hash）和感知哈希（Perception Hash，简称PHASH）共同组成的。算法使用DCT（离散余弦变换）将图像的空间域变换为频域，然后使用量化规律将特征提取出来，最后使用哈希算法对特征进行压缩。

算法流程

PHash算法主要包括以下步骤：

1. 加载图像；
2. 将图像转换到灰度空间；
3. 对图像进行DCT变换，并保留变换后的低频分量；
4. 将低频分量进行量化，生成特征向量；
5. 对特征向量进行哈希处理，生成哈希值。

示例说明

以下示例演示如何使用PHash算法对两张图像进行比较。

首先，我们需要安装OpenCV库后才能运行此示例。

#include <iostream>
#include <string>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

char get_hash_value(Mat const & src)
{
    Mat resized;  
    cv::resize(src, resized, Size(8, 8));
    cv::cvtColor(resized, resized, COLOR_RGB2GRAY);

    uchar average = cv::mean(resized).val[0];

    char result = 0;

    for (int row = 0; row < resized.rows; ++row) {
        uchar* current = resized.ptr(row);
        for (int col = 0; col < resized.cols; ++col) {
            uchar const & pixel = *current++;
            result |= (pixel > average) << (row * 8 + col);
        }
    }

    return result;
}

int hamming_distance(char a, char b)
{
    int xor_result = a ^ b;
    int distance = 0;

    for (int i = 0; i < 8; ++i) {
        distance += (xor_result >> i) & 1;
    }

    return distance;
}

int main(int argc, char* argv[])
{
    if (argc != 3) {
        std::cout << "Usage: " << argv[0] << " image1 image2" << std::endl;
        return -1;
    }

    Mat image1 = imread(argv[1], IMREAD_COLOR);
    Mat image2 = imread(argv[2], IMREAD_COLOR);

    if (image1.empty() || image2.empty()) {
        std::cout << "Error: input images cannot be read" << std::endl;
        return -1;
    }

    char hash1 = get_hash_value(image1);
    char hash2 = get_hash_value(image2);

    int hamming_distance = hamming_distance(hash1, hash2);

    std::cout << "Hamming distance: " << hamming_distance << std::endl;

    return 0;
}

在以上示例代码中，我们首先使用get_hash_value()函数对输入图像进行PHASH处理，并返回哈希值。然后，使用hamming_distance()函数计算两张图片的汉明距离，并输出计算结果。

可以通过在终端中执行以下命令来运行程序：

./program image1.jpg image2.jpg

上面的program指的是我们编译出来的程序。image1.jpg和image2.jpg是需要比较的图片。运行程序时，程序会自动计算两张图片的PHASH并输出它们的汉明距离。如果汉明距离越小，则说明两张图片越相似。

结论

在本篇文章中，我们讲解了PHash算法的原理及实现。我们使用OpenCV3和C++实现了PHash算法，并给出了两张图像的比较示例。在实际项目中，可以根据需要对PHash算法进行相关调整，以实现更具体的应用。