图片的hash怎么修改？

图片的特征哈希值怎么修改？
图片的特征哈希值怎么修改？
图片的特征哈希值怎么修改？

将图片修改下，它的 hash 值自然就变了，比如转换、压缩、改变大小等

可以从3种方面考虑：

轻微地压缩图片，保证质量不下降，但达到修改图片目的；
（随机位置）添加 1像素点，并设置低透明度；
添加数字水印（难度有点大）；

Windows平台图片批量添加水印工具 ImageMagick：
http://www.imagemagick.org/script/download.php

一：描述：哈希值操作
1、数据保存多张图片的地址，如果没有就是0;
2、获取当前的哈希值，并设置当前的图片
3、每点击一下图片就会换下一张并修改哈希值

    <body>
        <img src="images/1.jpg" id="img1"/>
        <script type="text/javascript">
        
          //哈希值 
//            window.location.hash=3;
//            var   hash=window.location.hash;
//            console.log(hash.substring(1));
            
            
            var  img=document.getElementById('img1');
            img.οnclick=function(){
                var   hash=window.location.hash.substring(1);
                console.log(hash);
                if(hash=='')
                {
                    hash=1;
                    window.location.hash=1;
                }
                hash=parseInt(hash);    //转换为number类型
               // console.log(typeof hash);
               //换图片
               hash++;
               if(hash>5)hash=1;
               window.location.hash=hash;
               img.src='images/'+hash+'.jpg'    
            }
        </script>
    </body>

这是大多用户修改图片hash值的方法，供你参考：

1、安装homebrew:
Homebrew的安装很简单，只需在终端下输入如下指令：
ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
2、安装imagemagick
brew install imagemagick
3、使用 ImageMagick 对 png 图片做轻量压缩，及不损失图片质量，又可改变图片文件 hash 值。方法：
1.切换cd至工程目录你自己的工程目录
2.执行，命令
>find . -iname "*.png" -exec echo {} \; -exec convert {} {} \;

打开图片，使用opencv对图片进行高斯滤波，去噪处理。然后图片HASH也就变了。

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('test.png')
# 高斯滤波5x5降噪
result = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0) 
# 显示结果
cv2.imshow('origion', img)
cv2.imshow('filtered', result)
#保存图片
cv2.imwrite("dst.png", result) 

cv2.waitKey(0)

下边是C++版本代码


#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main()
{
    Mat img = imread("test.png");
    
    if (img.empty())
    {
        cout << "打开图片失败" << endl;
        return -1;
    }
    Mat result;
    
    // 高斯滤波5x5降噪
    GaussianBlur(img, result, Size(5, 5), 0, 0);
    //显示原图像
    imshow("origion", img);
    //显示去噪后的图像
    imshow("filtered", result);
    imwrite("dst.png", result);
    waitKey(0);
    return 0;
}