一种简单的方法是对核心图像数据进行哈希处理。对于PNG，您可以通过仅计算“关键块”（即以大写字母开头的块）进行计数。JPEG具有类似但更简单的文件结构。
ImageMagick中的可视哈希在对图像进行哈希处理时将其解压缩。在您的情况下，您可以立即对压缩的图像数据进行哈希处理，因此（如果正确实现），它应与对原始文件进行哈希处理一样快。
这是一个小的Python脚本，说明了这个想法。它可能对您不起作用，但至少应该表明我的意思:)
import structimport osimport hashlibdef png(fh): hash = hashlib.md5() assert fh.read(8)[1:4] == "PNG" while True: try: length, = struct.unpack(">i",fh.read(4)) except struct.error: break if fh.read(4) == "IDAT": hash.update(fh.read(length)) fh.read(4) # CRC else: fh.seek(length+4,os.SEEK_CUR) print "Hash: %r" % hash.digest()def jpeg(fh): hash = hashlib.md5() assert fh.read(2) == "xffxd8" while True: marker,length = struct.unpack(">2H", fh.read(4)) assert marker & 0xff00 == 0xff00 if marker == 0xFFDA: # Start of stream hash.update(fh.read()) break else: fh.seek(length-2, os.SEEK_CUR) print "Hash: %r" % hash.digest()if __name__ == '__main__': png(file("sample.png")) jpeg(file("sample.jpg"))
