Определение дубликатов фотографий может быть сложной задачей, особенно если изображения могут имелись в разных форматах или были подвергнуты незначительной обработке. Вот несколько методов, которые можно использовать для решения этой задачи:
1. **Хеширование**: Да, вы правы, что изменения в метаданных могут повлиять на значение хеша. Один из способов уменьшить влияние этих изменений — использовать "перцептивные" хеши, такие как pHash (перцептивный хеш). Они учитывают визуальное восприятие изображений, а не просто их байтовое представление. Однако, если вы не хотите использовать сторонние библиотеки, вам придется реализовать аналогичный алгоритм самостоятельно.
2. **Сравнение размерности**: Можно попробовать изменять размер изображений до стандартного разрешения и затем сравнивать пексели, игнорируя различия в метаданных. Сравнить гистограммы яркости или цветовые гистограммы также может быть полезным.
3. **Анализ особенностей**: Используйте методы компьютерного зрения для извлечения особенностей изображений, такие как SIFT или ORB. Эти алгоритмы помогут выделить ключевые точки и описатели, с которыми можно сравнивать изображения.
4. **Нейросетевые методы**: Современные подходы могут включать использование предобученных нейронных сетей для извлечения признаков изображений. Вы можете ознакомиться с такими архитектурами глубокого обучения, как VGG или Inception, которые способны считывать и описывать изображения на высоком уровне.
5. **Сравнение изображений по содержимому**: Сравнение изображений с использованием алгоритмов, которые анализируют структуру и содержимое, может дать более точные результаты, чем простое хеширование.
Что касается проверки, установил ли пользователь фотографию, предложенную ботом в Telegram, на профиль, эта задача также сопряжена с определенными трудностями:
- **Проверка через API Telegram**: На данный момент Telegram API не предоставляет прямого способа проверить, установил ли пользователь конкретное изображение как фото профиля. Вы можете запрашивать информацию о пользователе, но она будет предоставлять только текущее фото профиля.
- **Кросс-сравнение**: Если вы все же хотите сравнить изображение, отправленное пользователю, с тем, что он установил, инструментами, описанными выше, можно выполнить подобную задачу, но она будет зависеть от того, насколько сильно изображение изменилось.
В любом случае, если вы будете избегать сторонних библиотек, вам понадобится провести множество экспериментов и разработать свои алгоритмы обработки изображений, чтобы найти наиболее подходящее решение для вашей задачи.