感知散列 (pHash) 图像颜色 vs 灰度 vs 阈值，这是最佳输入源

Question

我研究了很多，但找不到明确的答案。 pHash 输入最常使用哪种图像颜色来生成哈希/指纹。

例如，我在源图像中寻找目标图像，但目标图像可以有多种颜色和阴影，但形状始终相同（例如：郁金香）。我已经对图像进行了试验，变成了灰度和阈值（纯黑色和白色）。我知道大多数 pHash 库会在生成哈希之前先对输入进行灰度化。

但是在我前进之前对图像颜色进行预处理是否值得？ （忽略大小和旋转，并假设源和目标都相同）

Answer 1

因此，经过测试和更多研究后，最好使用原始彩色图像。大多数 pHash 无论如何都会对图像进行灰度化，因此执行一个 gay 比例，然后执行内部灰度实际上会产生较差的结果。阈值（纯黑色和白色）也是如此。发生了更多的冲突和更多的误报。

我使用了 64 位 pHash，效果很好。我还尝试了 Wavelet Hash，它有利于颜色变化，但不利于整体匹配。

对我有用的是输入二叉树的大型数据集。这样，查找速度很快，并且有很多示例可供比较。对于我使用的 Java：https://github.com/KilianB/JImageHash