哈明间距（Hamming distance），亦称汉明距离或海明距离，指两个相同长度的码中对应位不同的个数，用于量化字符串差异或二进制数差异程度。其计算方法包括通过异或运算获取差异位后统计1的位数，或使用布赖恩·克尼根算法优化计算步骤。该概念在编码理论、信息论、数据存储、模式识别、DNA序列分析、图像处理、语音识别等领域 均有应用。
假如一组二进制数据为101，另外一组为111，那么显然把第一组的第二位数据0改成1就可以变成第二组数据111，所以两组数据的汉明距离就为1。

简单点说，汉明距离就是一组二进制数据变成另一组数据所需的步骤数（它表示两个相同长度的字符串对应位置的不同字符的数量），显然，这个数值可以衡量两张图片的差异，汉明距离越小，则代表相似度越高。汉明距离为0，即代表两张图片完全一样。