# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#均值哈希算法
def aHash(img):
    # 缩放为8*8
    img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
    s = 0
    hash_str = ''
    # 遍历累加求像素和
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            s = s + gray[i, j]
    # 求平均灰度
    avg = s / 64
    # 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if gray[i, j] > avg:
                hash_str = hash_str + '1'
            else:
                hash_str = hash_str + '0'
    return hash_str
#差值感知算法
def dHash(img):
    #缩放8*8
    img=cv2.resize(img,(9,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
    #转换灰度图
    gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hash_str=''
    #每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            if   gray[i,j]>gray[i,j+1]:
                hash_str=hash_str+'1'
            else:
                hash_str=hash_str+'0'
    return hash_str


def pHash(imgfile):
    """get image pHash value"""
    # 加载并调整图片为32x32灰度图片
    img = cv2.imread(imgfile, 0)
    img = cv2.resize(img, (64, 64), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

    # 创建二维列表
    h, w = img.shape[:2]
    vis0 = np.zeros((h, w), np.float32)
    vis0[:h, :w] = img  # 填充数据

    # 二维Dct变换
    vis1 = cv2.dct(cv2.dct(vis0))
    # cv.SaveImage('a.jpg',cv.fromarray(vis0)) #保存图片
    vis1.resize(32, 32)
    # 把二维list变成一维list
    img_list = vis1.flatten()

    # 计算均值
    avg = sum(img_list) * 1. / len(img_list)
    avg_list = ['0' if i < avg else '1' for i in img_list]

    # 得到哈希值
    return ''.join(['%x' % int(''.join(avg_list[x:x + 4]), 2) for x in range(0, 32 * 32, 4)])

#Hash值对比
def cmpHash(hash1,hash2):
    n=0
    #hash长度不同则返回-1代表传参出错
    if len(hash1)!=len(hash2):
        return -1
    #遍历判断
    for i in range(len(hash1)):
        #不相等则n计数+1，n最终为相似度
        if hash1[i]!=hash2[i]:
            n=n+1
    return 1 - n / 64

img1=cv2.imread('d:\\1.png')
img2=cv2.imread('d:\\2.png')
hash1= aHash(img1)
hash2= aHash(img2)
print(hash1)
print(hash2)
n=cmpHash(hash1,hash2)
print ('均值哈希算法相似度：'+ str(n))

hash1= dHash(img1)
hash2= dHash(img2)
print(hash1)
print(hash2)
n=cmpHash(hash1,hash2)
print ('差值哈希算法相似度：'+ str(n))


hash1= pHash('d:\\1.png')
hash2= pHash('d:\\2.png')
print(hash1)
print(hash2)
n=cmpHash(hash1,hash2)
print ('感知哈希算法相似度：'+ str(n))

#相似度越小，说明两张图片越相似