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算法

缩小尺寸。

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图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

简化色彩。

将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。

计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

比较像素的灰度。

将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。

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位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。

对比指纹

看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算”汉明距离”（Hamming distance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。

实现关键点

计算灰阶

private static double calculateGrayValue(int pixel) {    int red = (pixel >> 16) & 0xFF;    int green = (pixel >> 8) & 0xFF;    int blue = (pixel) & 255;    return 0.3 * red + 0.59 * green + 0.11 * blue;}

汉明距离

最终指纹其实是 0101 的二进制数字，举例

111000
111111

那么这两个数字的汉明距离，其实就是 ^ 运算后 1 的个数。

private static int hamDist(long finger1, long finger2) {    int dist = 0;    long result = finger1 ^ finger2;    while (result != 0) {        ++dist;        result &= result - 1;    }    return dist;}

源码

https://github.com/gavinliu/SimilarPhoto

参考资料

相似图片搜索的原理