本源码演示了不同图片之间的近似度，那些必须100%匹配找图的源码工具，暂时可以下岗了，因为有些软件或者游戏的界面，在不同的电脑上，显示的颜色并不是完全一致的。本源码可以匹配近似的图片，不必完全匹配。纯源码，无模块。@haijie1223。

人脸相似度识别，程序不大。短小精悍。配置好了可以运行

源码名称： 图片相似图识别 主要功能： 支持识别，经过角度旋转，经过干扰，经过扭曲，完全不相同但近似的图。 论坛的很多图片相似度识别源码，大体都只能对比图片高度一致的图片才有效，对于经过了旋转角度，颜色干扰，或者根本就不是一张图，但是是一种类型的图。都起不了作用，所以自己研究搞了这个源码 相关知识点来自baidu! 功能原理： 思路源自三原色也就是RGB。 众所周知RGB 色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的， RGB 即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色。 三原色，每个原色可以生成256种颜色。三通道加一起刚好就是256*3种颜色。每张图片相同的图片。所使用的颜色数量基本上近似一致。而不相同的图片，颜色使用量可以说是差距很大。 由此想到，记录红、绿、蓝三个通道的各自256中颜色的量。进行两张图片对比。设置一个容差值 假设为-100 和 + 100 为什么设置容差值呢，因为相同的一种图片 肉眼看着一致，很多时候，颜色值还是有点差距的。但是这个差距一定是在一个范围内。因为如果范围太大的话。肉眼都能看出来颜色不一样了。所以更别说软件了。 设置容差值之后 累计 256*3 个颜色的颜色用量。进行对比。再受容差值的影响。最终计算的结果。进行一个百分比计算。就可以得出图片的相似度。 经过实际测试，一般情况下 百分之55以上的相似度，基本上可以判定位同一种类图。因为如果不是一个种类的。相似度基本上是30以下 因为颜色的用量是天壤之别。

c#图像相似度识别比较案例

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。