java指紋識別+Google圖片識別技術

java指紋識別+Google圖片識別技術

前陣子在阮一峰的部落格上看到了這篇《相似圖片搜尋原理》部落格，就有一種衝動要將這些原理實現出來了。

寫了圖片識別的一個demo

提供源碼下載，免費：http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4239243

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Google "相似圖片搜尋"：你可以用一張圖片，搜尋互連網上所有與它相似的圖片。

開啟Google圖片搜尋網頁面：

點擊使用上傳一張angelababy原圖：

點擊搜尋後，Google將會找出與之相似的圖片，圖片相似性越高就越排在前面。如：

這種技術的原理是什嗎？電腦怎麼知道兩張圖片相似呢？

根據Neal Krawetz博士的解釋，實現相似圖片搜素的關鍵技術叫做"感知雜湊演算法"（Perceptualhash algorithm），它的作用是對每張圖片產生一個"指紋"（fingerprint）字串，然後比較不同圖片的指紋。結果越接近，就說明圖片越相似。

 

以下是一個最簡單的Java實現：

 

預先處理：讀取圖片

第一步，縮小尺寸。

將圖片縮小到8x8的尺寸，總共64個像素。這一步的作用是去除圖片的細節，只保留結構、明暗等基本資料，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。

第二步，簡化色彩。

將縮小後的圖片，轉為64級灰階。也就是說，所有像素點總共只有64種顏色。

第三步，計算平均值。

計算所有64個像素的灰階平均值。

第四步，比較像素的灰階。

將每個像素的灰階，與平均值進行比較。大於或等於平均值，記為1；小於平均值，記為0。

第五步，計算雜湊值。

將上一步的比較結果，組合在一起，就構成了一個64位的整數，這就是這張圖片的指紋。組合的次序並不重要，只要保證所有圖片都採用同樣次序就行了。

得到指紋以後，就可以對比不同的圖片，看看64位中有多少位是不一樣的。在理論上，這等同於計算"漢明距離"（Hammingdistance）。如果不相同的資料位元不超過5，就說明兩張圖片很相似；如果大於10，就說明這是兩張不同的圖片。

你可以將幾張圖片放在一起，也計算出他們的漢明距離對比，就可以看看兩張圖片是否相似。

 

這種演算法的優點是簡單快速，不受圖片大小縮放的影響，缺點是圖片的內容不能變更。如果在圖片上加幾個文字，它就認不出來了。所以，它的最佳用途是根據縮圖，找出原圖。

 

實際應用中，往往採用更強大的pHash演算法和SIFT演算法，它們能夠識別圖片的變形。只要變形程度不超過25%，它們就能匹配原圖。這些演算法雖然更複雜，但是原理與上面的簡便演算法是一樣的，就是先將圖片轉化成Hash字串，然後再進行比較。

以上內容大部分直接從阮一峰的網站上複製過來，想看原著的童鞋可以去在最上面的連結點擊進去看。

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