phashpython

A. 如何使用python画小波图像

最简单有效的库是来自于约翰内斯布赫尔的imagehash库。可以在库中实现多种图像散列：aHash，pHash，dHash。
所有三种方法的缩放图像转换成灰度级8×8的图像首位。
然后该库执行用于每个64像素的一些计算并分配一个二进制的1或0的值。这些64bit值形成算法的输出。

B. 怎么找相似图

有时候收藏了一些有趣的图片，想查找一下这些图片的来源和一些类似这样的图片，但是不知道如何去找，其实网络就有这个查找功能，一起来试一试吧。
材料/工具
电脑
方法
1/4
首先用360浏览器打开网络，可以看到搜索框有一个照相机的小图标。

2/4
然后点击一下相机的小图标，会出现提示拖拽一张照片或者上传一张照片。

3/4
这里选择上传，选一张自己想找的相似的图片，然后双击图片。

4/4
好了，这个时候强大的360浏览器网络就为我们搜索出了图片的来源和出处，还有类似的很多图片哦，快去试一试吧。

一 在游览网页时看见一些图片我们想多了解图片的更多信息用网络搜图，打开网络首页。
二 选择图片

三 在输入框后面 点击识图图标。

四 如果你要搜索的图片在本地就选择本地，点击从本地上传。

五 在本地找到想要查找的图片，点击要找的图片。

六 在文件名后面点击打开，图片开始上传。

七 稍等片刻，图片搜索成功

C. Python标准库的主要功能有哪些

Python常用库大全，看看有没有你需要的。

环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

D. 如何用Python构造hash表解决DNA k-mer问题

思路：
1、首先采用命A=0,C=1,G=2,T=3. 就相当于4进制数字，然后采用karp-Rabin算法转换成唯一十进制数字。由于用此算法的哈希函数为：hash(value)=value*(4^(k-q-1));
value是该字符对应的值，k是kmer长度,q是此字符在字符串的位置范围在[0-(q-1)]。然后把一个kmer里面所有字符的hash值求和就行了。
2、那么很容易看出来，对于连续的下害常愤端莅得缝全俯户一个Kmer，就有推理公式了 hashNew=addValue+(hashOld-deleteValue*(4^(k-1)))*4; hashNew就是往右平移一个字符的kmer hash值，hashOld就是平移之前的值，addValue就是平移后右边多的一个字符，deleteValue就是平移后左边少的一个字符。这样整个hash表建立的时间复杂度约为O（m+k）,m是整个文本长度。
3、由于kmer长度如果过长，其hash值过大，会造成内存不够溢出的现象，所以kmer内部定死为10 。那么问题就来了，如何应对不同的kmer值。分三种情况。
第一种：q>10
这种可以将kmer以10为单位，将hash表中对应值取出，然后对结果进行分析，这边分析方法为建立两个数组一个二维数组unionName储存位置关系，一个一维数组unionScore,计数用。 思路就是首先第一轮初始化unionName[Name][Pos]全部赋值Pos 并初始化unionScore，然后再第二轮匹配如果unionName[Name][Pos-cycle]=Pos-1则将其赋值为当前Pos，cycle为当前循环次数。并将当前循环数存入unionScore[NAME]中。最后当unionScore[NAME]值也就是循环数为k-1，即我们需要的交集了。
第二种：q=10
直接求出hash值，取出相应的值即可。
第三种：q<10
可以用前缀种子+后缀种子交集产生。
前缀种子：在字符串后面补字符直到长度等于K，这个很容易看出来 最小是全补A，最大是全补T，然后将最小值到最大值之间的hash值即为所求。
后缀种子：后缀种子和前缀种子不同就是在字符串左边补齐字符。所以此时需要进行变换。只要对前置种子产生的值变化下就行了。(preValue-minValue)*(4^(K-q))+hash(p) 。其中preValue就是对应的前置种子的hash值，minValue就是前置种子中最小值也就是全补A的情况，hash（p）就是字符串长度为p时候的hash值。
交集就是先求后缀种子所有的值，再加上 前缀种子中起始位置在[0-(k-1)]中的值。

E. 最常用的几个python库

Python常用库大全，看看有没有你需要的。
环境管理
管理 Python 版本和环境的工具
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。
pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。
Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。
virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。
virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。
包管理
管理包和依赖的工具。
pip – Python 包和依赖关系管理工具。
pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。
conda – 跨平台，Python 二进制包管理工具。
Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。
wheel – Python 分发的新标准，意在取代 eggs。
包仓库
本地 PyPI 仓库服务和代理。
warehouse – 下一代 PyPI。
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
devpi – PyPI 服务和打包/测试/分发工具。
localshop – 本地 PyPI 服务（自定义包并且自动对 PyPI 镜像）。
分发
打包为可执行文件以便分发。
PyInstaller – 将 Python 程序转换成独立的执行文件（跨平台）。
dh-virtualenv – 构建并将 virtualenv 虚拟环境作为一个 Debian 包来发布。
Nuitka – 将脚本、模块、包编译成可执行文件或扩展模块。
py2app – 将 Python 脚本变为独立软件包（Mac OS X）。
py2exe – 将 Python 脚本变为独立软件包（Windows）。
pynsist – 一个用来创建 Windows 安装程序的工具，可以在安装程序中打包 Python本身。
构建工具
将源码编译成软件。
buildout – 一个构建系统，从多个组件来创建，组装和部署应用。
BitBake – 针对嵌入式 Linux 的类似 make 的构建工具。
fabricate – 对任何语言自动找到依赖关系的构建工具。
PlatformIO – 多平台命令行构建工具。
PyBuilder – 纯 Python 实现的持续化构建工具。
SCons – 软件构建工具。
交互式解析器
交互式 Python 解析器。
IPython – 功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Python。
bpython- 界面丰富的 Python 解析器。
ptpython – 高级交互式Python解析器， 构建于python-prompt-toolkit 之上。
文件
文件管理和 MIME（多用途的网际邮件扩充协议）类型检测。
imghdr – （Python 标准库）检测图片类型。
mimetypes – （Python 标准库）将文件名映射为 MIME 类型。
path.py – 对 os.path 进行封装的模块。
pathlib – （Python3.4+ 标准库）跨平台的、面向对象的路径操作库。
python-magic- 文件类型检测的第三方库 libmagic 的 Python 接口。
Unipath- 用面向对象的方式操作文件和目录
watchdog – 管理文件系统事件的 API 和 shell 工具
日期和时间
操作日期和时间的类库。
arrow- 更好的 Python 日期时间操作类库。
Chronyk – Python 3 的类库，用于解析手写格式的时间和日期。
dateutil – Python datetime 模块的扩展。
delorean- 解决 Python 中有关日期处理的棘手问题的库。
moment – 一个用来处理时间和日期的Python库。灵感来自于Moment.js。
PyTime – 一个简单易用的Python模块，用于通过字符串来操作日期/时间。
pytz – 现代以及历史版本的世界时区定义。将时区数据库引入Python。
when.py – 提供用户友好的函数来帮助用户进行常用的日期和时间操作。
文本处理
用于解析和操作文本的库。
通用
chardet – 字符编码检测器，兼容 Python2 和 Python3。
difflib – (Python 标准库)帮助我们进行差异化比较。
ftfy – 让Unicode文本更完整更连贯。
fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。
Levenshtein – 快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
pangu.py – 在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。
pyfiglet -figlet 的 Python实现。
shortuuid – 一个生成器库，用以生成简洁的，明白的，URL 安全的 UUID。
unidecode – Unicode 文本的 ASCII 转换形式 。
uniout – 打印可读的字符，而不是转义的字符串。
xpinyin – 一个用于把汉字转换为拼音的库。

F. 百度图片搜索引擎原理是如何实现的

图片搜索的原理有三个步骤
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。

根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。

G. 相似图片搜索的原理是怎样的

2011年，Google把“相似图片搜索”正式放上了首页。你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。

有了50×50像素的黑白缩略图，就等于有了一个50×50的0-1矩阵。矩阵的每个值对应原图的一个像素，0表示黑色，1表示白色。这个矩阵就是一张图片的特征矩阵。

两个特征矩阵的不同之处越少，就代表两张图片越相似。这可以用”异或运算”实现（即两个值之中只有一个为1，则运算结果为1，否则运算结果为0）。对不同图片的特征矩阵进行”异或运算”，结果中的1越少，就是越相似的图片。

H. python 为什么没法导入phash

可以正常安装phash库的
下载安装地址:
https://pypi.python.org/pypi/phash/0.2.0