解决这个问题的一种常见方法是使用感知哈希算法和图像相似度比较技术。下面是一个基于Python的代码示例：

import imagehash
from PIL import Image

def compare_images(image1_path, image2_path):
    # 加载图像
    image1 = Image.open(image1_path)
    image2 = Image.open(image2_path)

    # 计算感知哈希值
    hash1 = imagehash.average_hash(image1)
    hash2 = imagehash.average_hash(image2)

    # 比较哈希值的差异
    cutoff = 5  # 可自定义阈值
    if hash1 - hash2 < cutoff:
        print("两个图像相似")
    else:
        print("两个图像不相似")

# 示例使用
compare_images("image1.jpg", "image2.jpg")

上述代码中，我们首先使用imagehash库计算了两个图像的感知哈希值。然后，我们定义了一个阈值（cutoff），如果两个图像的哈希值之差小于该阈值，则认为它们相似；否则，认为它们不相似。

您可以使用此代码示例来比较数百万个图像的感知哈希值，并根据您定义的阈值来确定它们的相似度。请注意，这是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的算法和数据结构来处理大量的图像数据。