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实现图像相似度的平均值哈希算法（Average Hashing，AHash）可以通过以下步骤完成。下面是一个完整的Objective-C示例代码，展示如何计算图像的平均值哈希。
平均值哈希算法步骤
将图像缩放到固定的尺寸（例如8x8）。 将图像转换为灰度图。 计算图像的灰度平均值。 根据每个像素的灰度值与平均值的比较生成哈希值。 Objective-C 示例代码
#import @interface ImageHash : NSObject+ (NSString *)computeHashForImage:(UIImage *)image;@end
代码解释
@interface ImageHash : NSObject 表示创建了一个Objective-C类ImageHash，继承自NSObject。 **+ (NSString )computeHashForImage:(UIImage )image 方法用于计算给定图像的哈希值。 返回值 为NSString类型，表示哈希值字符串。 哈希值生成原理
图像预处理：将输入图像缩放到固定尺寸（例如8x8），并将图像转换为灰度模式。 平均值计算：遍历缩放后的灰度图像，计算所有像素的平均值。 哈希值生成：对于每个像素，比较其灰度值与平均值的差异，根据差异大小生成哈希值。通常，将灰度值与平均值的差异取整并转换为字符串表示。 通过以上步骤，可以轻松实现图像相似度的平均值哈希算法。
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