图片相似度检测（pHash算法）
VIP基于各大平台通用的pHash算法的在线图片相似度检测工具，支持批量对比分析，快速识别重复和相似图片
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软件使用说明
1. 选择原图
点击"选择原图"按钮，上传一张作为参考标准的图片。支持JPG、PNG、GIF、BMP、WebP格式。
2. 选择对比图点击"选择对比图"按钮，可以选择单张或多张图片进行对比检测。
3. 设置汉明距离阈值调整汉明距离阈值（0-15），距离越小表示越相似：
- 距离 = 0：完全相同
- 距离 ≤ 5：非常相似
- 距离 > 10：不相似
4. 调整哈希精度
设置哈希位数，位数越高检测越精确：
- 8x8：快速检测
- 16x16：标准精度
- 32x32：超高精度
点击"开始检测"按钮，工具将计算原图与每张对比图的汉明距离。
6. 查看结果检测完成后，结果按汉明距离升序排列，最相似的图片排在前面。可查看详细的对比信息和统计数据。
7. 导出报告点击"导出报告"可将检测结果保存为CSV文件，便于后续分析。
常见问题
汉明距离是两个等长字符串对应位置不同字符的个数。在图片相似度检测中，它表示两个图片哈希值的差异位数。距离越小，图片越相似。相比百分比，汉明距离提供了更精确和标准化的相似度判断。
建议根据检测需求调整：
严格模式（阈值≤3）：只检测几乎相同的图片
标准模式（阈值=5）：检测相似度较高的图片
宽松模式（阈值≥8）：检测可能相关的图片
严格模式（阈值≤3）：只检测几乎相同的图片
标准模式（阈值=5）：检测相似度较高的图片
宽松模式（阈值≥8）：检测可能相关的图片
哈希位数越高，检测越精确但速度越慢：
8x8：快速检测，适合大批量处理
16x16：平衡精度和速度，推荐使用
32x32：最高精度，适合精细对比
8x8：快速检测，适合大批量处理
16x16：平衡精度和速度，推荐使用
32x32：最高精度，适合精细对比
不会。本工具完全在本地运行，所有图片处理都在您的设备上完成，不会上传任何图片到服务器，确保您的隐私安全。
pHash算法基于图片的感知特征，可能出现以下情况：
• 图片主要色调和结构相似
• 哈希精度设置过低
• 汉明距离阈值设置过高
建议提高哈希精度或降低阈值来减少误判。
• 图片主要色调和结构相似
• 哈希精度设置过低
• 汉明距离阈值设置过高
建议提高哈希精度或降低阈值来减少误判。
支持常见的图片格式：JPG/JPEG、PNG、GIF、BMP、WebP。建议使用JPG或PNG格式以获得最佳检测效果。
导出的CSV报告包含：
• 原图和对比图文件名
• 汉明距离值
• 相似度百分比
• 哈希长度和阈值设置
• 文件大小信息
• 原图和对比图文件名
• 汉明距离值
• 相似度百分比
• 哈希长度和阈值设置
• 文件大小信息