感知雜湊演算法 C#版

/*        第一步 縮小圖片尺寸        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各種圖片尺寸和圖片比例的差異, 只保留結構、明暗等基本資料.     *      *  第二步 轉為灰階圖片        將縮小後的圖片, 轉為64級灰階圖片     *      *  第三步 計算灰階平均值        計算圖片中所有像素的灰階平均值     *      *  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, 如果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位的二進位整數, 這就是這張圖片的指紋.     *      *  第六步 對比圖片指紋        得到圖片的指紋後, 就可以對比不同的圖片的指紋, 計算出64位中有多少位是不一樣的. 如果不相同的資料位元數不超過5, 就說明兩張圖片很相似, 如果大於10, 說明它們是兩張不同的圖片.     */

using System;using System.Drawing;using System.IO;namespace SimilarPhoto{    class imghash    {        Image SourceImg;        public imghash(string filePath)        {            SourceImg = Image.FromFile(filePath);        }        public imghash(Stream stream)        {            SourceImg = Image.FromStream(stream);        }        public String GetHash()        {            Image image = ReduceSize();            Byte[] grayValues = ReduceColor(image);            Byte average = CalcAverage(grayValues);            String reslut = ComputeBits(grayValues, average);            return reslut;        }        // Step 1 : Reduce size to 8*8        private Image ReduceSize(int width = 8, int height = 8)        {            Image image = SourceImg.GetThumbnailImage(width, height, () => { return false; }, IntPtr.Zero);            return image;        }        // Step 2 : Reduce Color        private Byte[] ReduceColor(Image image)        {            Bitmap bitMap = new Bitmap(image);            Byte[] grayValues = new Byte[image.Width * image.Height];            for (int x = 0; x < image.Width; x++)                for (int y = 0; y < image.Height; y++)                {                    Color color = bitMap.GetPixel(x, y);                    byte grayValue = (byte)((color.R * 30 + color.G * 59 + color.B * 11) / 100);                    grayValues[x * image.Width + y] = grayValue;                }            return grayValues;        }        // Step 3 : Average the colors        private Byte CalcAverage(byte[] values)        {            int sum = 0;            for (int i = 0; i < values.Length; i++)                sum += (int)values[i];            return Convert.ToByte(sum / values.Length);        }        // Step 4 : Compute the bits        private String ComputeBits(byte[] values, byte averageValue)        {            char[] result = new char[values.Length];            for (int i = 0; i < values.Length; i++)            {                if (values[i] < averageValue)                    result[i] = '0';                else                    result[i] = '1';            }            return new String(result);        }        //Compare hash        public static Int32 CalcSimilarDegree(string a, string b)        {            if (a.Length != b.Length)                throw new ArgumentException();            int count = 0;            for (int i = 0; i < a.Length; i++)            {                if (a[i] != b[i])                    count++;            }            return count;        }    }}