Image processing 为什么要在感知散列中创建散列？

我一直在研究的例子，我被困在试图创建一个哈希从位的图像后，它的处理。如果你对由图像像素创建的二进制字符串进行散列，然后查看汉明距离以分析照片的不同程度，那么创建散列与对原始二进制字符串进行汉明距离相比有什么好处？创建哈希仅仅是为了加快速度吗

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我对散列不太了解。我假设在这种情况下，它们充当了几乎相同照片的过滤机制？但这种过滤不是通过缩小照片尺寸并将其转换为灰度来完成的吗？

这篇博文中提出的想法是如何识别类似的图片。我们的目标是丢失正确的信息，这样剩下的信息才有意义，并且易于比较。所以有两个方面：你能比较多快和多准确。如果您将图片缩小为8x8黑白（即64位信息），那么您是否将其称为“原始比特串”或“长散列”并不重要（正如@Blender所指出的，在该术语的常规用法中，它实际上不是散列）。重要的是如何减少它，留下什么信息，丢失什么信息