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https://gitcode.net/aspnmy/python_dff_hash_pic

本类库支持中文路径读取图片，如需单独调用中文读取函数，请如下调用（cvv是代码中的速记词，原库为cv2，如需要改写类库，请注意全部改写）

cvv_imread_cn(file_path)

python 版本说明

本类库使用了match case 函数，只支持3.10.0以上版本，如以下版本需要支持，需要在类库代码中，将 match case 代码全部改写成 if 类写法

本类库如需单独调用HASH比较，请如下调用

cmpHash(hash1, hash2)

python_dff_Hash_pic

用于实现aHASH，dHASH，pHASH三种算法，查找图片的相似程度（以图找图）。 只需要引入类库，一行代码即可实现以图找图的业务。 如何在自己的项目中引用： 把类库文件放在自己的项目中，在项目文件中这样引用

    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    #引入sys库体，python的信息模块
    import sys                                    
    #系统路径中填写存放.py文件地址，然后通过import方法导入
    sys.path.append("G:\py实现相似图片识别")
    #只需要需要引用的类库文件名
    from dff_Hash_pic import *

一个文件夹（path）下所有的图片进行相似度比较，使用dhash方式，然后将相似度较接近的文件输出到（outdir）下，使用以下命令调用

    path=r"C:\Users\Administrator\Desktop\upload\img1"
    outdir =r"C:\Users\Administrator\Desktop\upload\sameout"
    ##time1=datetime.datetime.now()
    rs=dff_img_file(path,outdir)
    timea =(datetime.datetime.now()-time1).microseconds
    ##dff_img_file函数默认采用dHash算法计算，才能获得高效能力

    print(rs,"耗时为dhash",timea)

对一个图片源文件路径（aim_photo）使用ahash/dhash/phash方式，对指定目录下的对比图片（path）进行比较

    ##需要比对文件夹的地址
    ##path=r"C:\Users\Administrator\Desktop\upload\img1"
    # 需要比较的图片的原始地址
    ##aim_photo =r"C:\Users\Administrator\Desktop\upload\img1\pic_0136.png"
    ##sshash 代表用于比较的算法，传入dhash就才有dhash算法进行计算，传ahash就用ahash进行计算，传phash就用phash进行计算
   
    
    #sshash = 'dhash'    
    #rs=dff_img_one(path,aim_photo,sshash)
    #timed =(datetime.datetime.now()-time1).microseconds
    
    #sshash1 = 'ahash'    
    #rs=dff_img_one(path,aim_photo,sshash1)
    #timea =(datetime.datetime.now()-time1).microseconds

    #sshash1 = 'phash'    
    #rs=dff_img_one(path,aim_photo,sshash1)
    #timep =(datetime.datetime.now()-time1).microseconds
    
    #print(type(rs))
    #print("与原始文件完全相同的文件是",rs,"算法为",sshash,"耗时为dhash",timed,"耗时为ahash",timea,"耗时为phash",timep)
    #print("dahash算法比ahash算法速度上要快",timea-timed)