感知哈希算法--找到相似图片。

本文转载自：http://www.cnblogs.com/technology/archive/2012/07/12/Perceptual-Hash-Algorithm.html

http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html  这两篇文章整理得

 

在谷歌图片搜索中, 用户可以上传一张图片, 谷歌显示因特网中与此图片相同或者相似的图片.

        比如我上传一张照片试试效果:

原理讲解

        参考Neal Krawetz博士的这篇文章, 实现这种功能的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual Hash Algorithm), 意思是为图片生成一个指纹(字符串格式), 两张图片的指纹越相似, 说明两张图片就越相似. 但关键是如何根据图片计算出"指纹"呢? 下面用最简单的步骤来说明一下原理:

第一步 缩小图片尺寸

        将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构、明暗等基本信息.

        

第二步 转为灰度图片

         将缩小后的图片, 转为64级灰度图片.

        

第三步 计算灰度平均值

         计算图片中所有像素的灰度平均值

第四步 比较像素的灰度

        将每个像素的灰度与平均值进行比较, 如果大于或等于平均值记为1, 小于平均值记为0.

第五步 计算哈希值

         将上一步的比较结果, 组合在一起, 就构成了一个64位的二进制整数, 这就是这张图片的指纹.

第六步 对比图片指纹

        得到图片的指纹后, 就可以对比不同的图片的指纹, 计算出64位中有多少位是不一样的. 如果不相同的数据位数不超过5, 就说明两张图片很相似, 如果大于10, 说明它们是两张不同的图片.

 谷歌服务器里的图片数量是百亿级别的, 我电脑里的图片数量当然没法比, 但以前做过爬虫程序, 电脑里有40,000多人的头像照片, 就拿它们作为对比结果吧! 我计算出这些图片的"指纹", 放在一个txt文本中, 格式如下.

        用ASP.NET写一个简单的页面, 允许用户上传一张图片, 后台计算出该图片的指纹, 并与txt文本中各图片的指纹对比, 整理出结果显示在页面中, 效果如下:

PS：具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。