当数据集的键是字符串时，我们有 Trie 结构可以有效地访问数据。如果数据集的关键是图像，那么最好的索引是什么？
我说的关键是指一些可以唯一区分数据的东西。这是一个不太常用的场景，即通过图像访问数据吗？我确实觉得有些应用程序像指纹数据库一样使用它。
在这种情况下散列有帮助吗？我的意思是根据像素值将图像散列成一个唯一的数字。
请分享这方面的任何指示。
干杯
【问题讨论】：
您可以使用哈希函数根据图像查找项目。但我认为这种情况几乎没有实际用途。
指纹识别、人脸识别或物体识别等应用程序执行特征提取过程。这意味着他们将复杂的图像结构转换为更简单的特征向量，可以与存储的模式进行比较。
真正艰巨的工作是特征提取过程，必须将重要信息与图像中的“噪声”分开。
仅对图像进行散列将不会产生任何可用的特征。我会考虑散列图像以查找一些信息的唯一情况是构建图像数据库。但即使在这种情况下，像 SHA1 或 MD5 这样的通用散列函数也几乎没有用处，因为修改单个像素或元数据（例如作者）会更改散列，并且无法根据通用散列函数识别两个图像。
【讨论】：
我不能 100% 确定您要做什么，但散列应该为您提供一个唯一的字符串来识别图像。你没有指定你的语言，但大多数都有一个函数来散列整个文件的数据，所以你可以通过它运行图像文件。 （比如PHP有md5_file()）
【讨论】：
目前尚不清楚您要解决什么问题。您绝对可以获取整个图像的哈希并将其用作 Trie 结构中的键，尽管我认为在这种情况下，与常规哈希表相比，Trie 结构几乎不会给您带来任何性能优势，因为您正在执行（大) 每次查找时散列。
如果您想要比较两个图像或在树中快速找到相似图像，您可以考虑使用图像的 GIF 或 JPEG 标头作为键的开头。这将导致具有相似类型、大小、索引颜色等的图像在 Trie 结构中彼此靠近分组。然后，您可以仅在发生冲突时计算图像的哈希（即，Trie 中的多个图像具有完全相同的标头）。
【讨论】：