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图片相似度识别

上传者： xueshijun666 | 上传时间： 2013-03-06 00:00:00 | 文件大小： 229KB | 文件类型： rar
预处理：读取图片 第一步，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。 第二步，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。 第三步，计算平均值。 计算所有64个像素的灰度平均值。 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。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。 得到指纹以后，就可以对比不同的图片，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"（Hammingdistance）。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。 你可以将几张图片放在一起，也计算出他们的汉明距离对比，就可以看看两张图片是否相似。 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。 以上内容大部分直接从阮一峰的网站上复制过来，想看原著的童鞋可以去在最上面的链接点击进去看。

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评论信息

  • 绿野耕夫 :
    应该说明是JAVA版本的，不是我需要的。
    2017-10-28
  • richardzhujl :
    思路可以，但是误差有点大，Java版本不太适合我，想要php的
    2017-05-04
  • 趣味编程 :
    项目正好用
    2017-02-15
  • EverestSnowPine1 :
    不错，这个东西现在比较火
    2016-12-08
  • H_Dark :
    效果挺好的，只是分过了。
    2016-07-15

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