图像相似判断算法

思路：

1、原图，缩到，10*10大小；

2、去色（灰化），重置每个点的颜色，算法为：（color=(red*30+green*59+blue*11)/100;color=(color<<16)+(color<<8)+color;）

3、取图片所有像素颜色的非透明值的平均值，算法为：

(

w=h=10;

total=0;

for(i<w){

 for(j<h){

  total+=bmd.getPixel(i,j)&0x00ffffff;

 }

}

return total/(w*h);

)

4、再对10*10的缩小图的每个点，的每个像素颜色值，相与：0x00ffffff;(ARGB，非A部份的所有值)；

如果结果值大于第3点所求的平均值，则为1，否则为0；

这样就得出一组数组：我就暂时叫：Hash-SN

这样，同一张图，经过两次该算法的结果肯定是一样的；

即使两张不一样的图，但相似度很高的，这时，就要给Hash-SN设置容差个数的比较；

以上是自己简单总结：

原文链接：http://www.limbo-nova.com/blog/similar-image-searching-algorithm-as3/

原文主要代码：

package{import flash.display.Bitmap;import flash.display.BitmapData;import flash.events.Event;import flash.events.MouseEvent;import flash.geom.Matrix; import mx.controls.Alert; public class PHAImage{public function PHAImage(){} public static function process(bmpData:BitmapData):String{//processing the imagetrace("Start processing...\n");//scaling and convertingvar resizedData:BitmapData = reduceSize(bmpData,8,8);//转换为灰度var greyBmp:BitmapData = reduceColor(resizedData);//计算灰度平均值var avgGrey:uint = calcAvgGrey(greyBmp);trace("Average GreyScale：0x"+avgGrey.toString(16)+"\n");//比较灰度值与平均值，建立哈希指纹var hashArr:Array = calcAvgHash(greyBmp, avgGrey);trace("hashArr: ",hashArr.join(""));return hashArr.join("");} private static function reduceSize(source:BitmapData,width:Number = 8, height:Number=8):BitmapData{var newData:BitmapData = new BitmapData(width,height);var matrix:Matrix = new Matrix();//缩小至 8x8matrix.scale(newData.width/source.width, newData.height/source.height);newData.draw(source,matrix); return newData;} private static function reduceColor(source:BitmapData):BitmapData{var result:BitmapData = new BitmapData(source.width,source.height);for(var i:int = 0; i < source.height; i++){for(var j:uint = 0; j < source.width; j++){var color:uint = source.getPixel(i, j);var red:uint = (color & 0xFF0000) >> 16;var green:uint = (color & 0x00FF00) >> 8;var blue:uint = (color & 0x0000FF) >> 0;//var bwColor:uint = (red + green + blue) / 3;var bwColor:uint = (red * 30 + green * 59 + blue * 11) / 100;// puts the average in each channelbwColor = (bwColor << 16) + (bwColor << 8) + bwColor; result.setPixel(i, j, bwColor);}}return result;} private static function calcAvgGrey(bmpData:BitmapData):uint{var vecGrey:Vector.<uint> = bmpData.getVector(bmpData.rect);var total:uint = 0;var length:uint = vecGrey.length;for(var i:int = 0; i< length;i++){total += (vecGrey[i] & 0x00FFFFFF);} return uint(total/vecGrey.length);} //计算哈希private static function calcAvgHash(bmpData:BitmapData, avgValue:uint):Array{var vecGrey:Vector.<uint> = bmpData.getVector(bmpData.rect);var length:uint = vecGrey.length;var hashArr:Array = [];for(var i:int = 0; i< length;i++){//ARGB 32位数据,只取RGBvar pxColor:uint = vecGrey[i] & 0x00FFFFFF;//是否小于灰度均值，小于记0，否则记0var value:uint =  pxColor < avgValue ? 0:1;hashArr.push(value);}return hashArr;}}}