感知哈希算法 python 3.4
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
#Less than 10 add to list and sort
import glob
import os
import sys
from functools import reduce
from PIL import Image EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif', 'GIF', 'png' def avhash(im):
if not isinstance(im, Image.Image):
im = Image.open(im)
if im.mode=='RGBA':
im=ConvertRBGA(im)
im = im.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L')
avg = reduce(lambda x, y: x + y, im.getdata()) / 64.0
return reduce(lambda x, y_z: x | (y_z[1] << y_z[0]), enumerate(map(lambda i: 0 if i < avg else 1, im.getdata())), 0) def hamming(h1, h2):
h, d = 0, h1 ^ h2
while d:
h += 1
d &= d - 1
return h def ConvertRBGA(img):
x,y = img.size
# # (alpha band as paste mask).
p = Image.new('RGBA', img.size, (255,255,255))
p.paste(img, (0, 0, x, y),img)
return p if __name__ == '__main__':
#if len(sys.argv) <= 1 or len(sys.argv) > 3:
# print ("Usage: %s image.jpg [dir]" % sys.argv[0])
#else:
# im, wd = sys.argv[1], '.' if len(sys.argv) < 3 else sys.argv[2]
im, wd = 'gs6.png', '.' if len(sys.argv) < 3 else sys.argv[2]
h = avhash(im)
os.chdir(wd);
images = []
for ext in EXTS:
images.extend(glob.glob('*.%s' % ext)) seq = []
prog = int(len(images) > 50 and sys.stdout.isatty())
for f in images:
result=avhash(f)
seq.append((f, hamming(result, h)))
if prog:
perc = 100. * prog / len(images)
x = int(2 * perc / 5)
print ('\rCalculating... [' + '#' * x + ' ' * (40 - x) + ']'),
print ('%.2f%%' % perc, '(%d/%d)' % (prog, len(images))),
sys.stdout.flush()
prog += 1 if prog: print
for f, ham in sorted(seq, key=lambda i: i[1]):
print ("%d\t%s" % (ham, f))
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