有帮忙做ppt的网站或人吗,模板建站3000是不是贵了,网站建设费用选择网络专业,手机表格制作软件今天忽然想做一个图像识别的APP#xff0c;但是在两张图片相似度的问题上产生了问题#xff0c;感知哈希算法并不能解决这个问题#xff0c;只是我在试着解决问题的过程中学到的一点知识。
这里的关键技术叫做”感知哈希算法”#xff08;Perceptual hash algorithm#…今天忽然想做一个图像识别的APP但是在两张图片相似度的问题上产生了问题感知哈希算法并不能解决这个问题只是我在试着解决问题的过程中学到的一点知识。
这里的关键技术叫做”感知哈希算法”Perceptual hash algorithm它的作用是对每张图片生成一个”指纹”fingerprint字符串然后比较不同图片的指纹。结果越接近就说明图片越相似。
下面是一个最简单的实现
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”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。
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。
具体实现
工具类
/*** 图片工具类主要针对图片水印处理* * author WANGHONG* */
public class ImageHelper {// 项目根目录路径public static final String path System.getProperty(user.dir);/*** 生成缩略图 br/* 保存:ImageIO.write(BufferedImage, imgType[jpg/png/...], File);* * param source* 原图片* param width* 缩略图宽* param height* 缩略图高* param b* 是否等比缩放* */public static BufferedImage thumb(BufferedImage source, int width, int height, boolean b) {// targetWtargetH分别表示目标长和宽int type source.getType();BufferedImage target null;double sx (double) width / source.getWidth();double sy (double) height / source.getHeight();if (b) {if (sx sy) {sx sy;width (int) (sx * source.getWidth());} else {sy sx;height (int) (sy * source.getHeight());}}if (type BufferedImage.TYPE_CUSTOM) { // handmadeColorModel cm source.getColorModel();WritableRaster raster cm.createCompatibleWritableRaster(width, height);boolean alphaPremultiplied cm.isAlphaPremultiplied();target new BufferedImage(cm, raster, alphaPremultiplied, null);} elsetarget new BufferedImage(width, height, type);Graphics2D g target.createGraphics();// smoother than exlax:g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_RENDERING, RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY);g.drawRenderedImage(source, AffineTransform.getScaleInstance(sx, sy));g.dispose();return target;}/*** 图片水印* * param imgPath* 待处理图片* param markPath* 水印图片* param x* 水印位于图片左上角的 x 坐标值* param y* 水印位于图片左上角的 y 坐标值* param alpha* 水印透明度 0.1f ~ 1.0f* */public static void waterMark(String imgPath, String markPath, int x, int y, float alpha) {try {// 加载待处理图片文件Image img ImageIO.read(new File(imgPath));BufferedImage image new BufferedImage(img.getWidth(null), img.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);Graphics2D g image.createGraphics();g.drawImage(img, 0, 0, null);// 加载水印图片文件Image src_biao ImageIO.read(new File(markPath));g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP, alpha));g.drawImage(src_biao, x, y, null);g.dispose();// 保存处理后的文件FileOutputStream out new FileOutputStream(imgPath);JPEGImageEncoder encoder JPEGCodec.createJPEGEncoder(out);encoder.encode(image);out.close();} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}/*** 文字水印* * param imgPath* 待处理图片* param text* 水印文字* param font* 水印字体信息* param color* 水印字体颜色* param x* 水印位于图片左上角的 x 坐标值* param y* 水印位于图片左上角的 y 坐标值* param alpha* 水印透明度 0.1f ~ 1.0f*/public static void textMark(String imgPath, String text, Font font, Color color, int x, int y, float alpha) {try {Font Dfont (font null) ? new Font(宋体, 20, 13) : font;Image img ImageIO.read(new File(imgPath));BufferedImage image new BufferedImage(img.getWidth(null), img.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);Graphics2D g image.createGraphics();g.drawImage(img, 0, 0, null);g.setColor(color);g.setFont(Dfont);g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP, alpha));g.drawString(text, x, y);g.dispose();FileOutputStream out new FileOutputStream(imgPath);JPEGImageEncoder encoder JPEGCodec.createJPEGEncoder(out);encoder.encode(image);out.close();} catch (Exception e) {System.out.println(e);}}/*** 读取JPEG图片* * param filename* 文件名* return BufferedImage 图片对象*/public static BufferedImage readJPEGImage(String filename) {try {InputStream imageIn new FileInputStream(new File(filename));// 得到输入的编码器将文件流进行jpg格式编码JPEGImageDecoder decoder JPEGCodec.createJPEGDecoder(imageIn);// 得到编码后的图片对象BufferedImage sourceImage decoder.decodeAsBufferedImage();return sourceImage;} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (ImageFormatException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}/*** 读取JPEG图片* * param filename* 文件名* return BufferedImage 图片对象*/public static BufferedImage readPNGImage(String filename) {try {File inputFile new File(filename);BufferedImage sourceImage ImageIO.read(inputFile);return sourceImage;} catch (FileNotFoundException e) {e.printStackTrace();} catch (ImageFormatException e) {e.printStackTrace();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}return null;}/*** 灰度值计算* * param pixels* 像素* return int 灰度值*/public static int rgbToGray(int pixels) {// int _alpha (pixels 24) 0xFF;int _red (pixels 16) 0xFF;int _green (pixels 8) 0xFF;int _blue (pixels) 0xFF;return (int) (0.3 * _red 0.59 * _green 0.11 * _blue);}/*** 计算数组的平均值* * param pixels* 数组* return int 平均值*/public static int average(int[] pixels) {float m 0;for (int i 0; i pixels.length; i) {m pixels[i];}m m / pixels.length;return (int) m;}
}
程序入口
package com.test.image;import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;public class ImageSearch {/*** param args*/public static void main(String[] args) {ListString hashCodes new ArrayListString();String filename ImageHelper.path \\images\\;String hashCode null;for (int i 0; i 6; i) {hashCode produceFingerPrint(filename example (i 1) .jpg);hashCodes.add(hashCode);}System.out.println(Resources: );System.out.println(hashCodes);System.out.println();String sourceHashCode produceFingerPrint(filename source.jpg);System.out.println(Source: );System.out.println(sourceHashCode);System.out.println();for (int i 0; i hashCodes.size(); i) {int difference hammingDistance(sourceHashCode, hashCodes.get(i));if (difference 0) {System.out.print(source.jpg图片跟example (i 1) .jpg一样);} else if (difference 5) {System.out.print(source.jpg图片跟example (i 1) .jpg非常相似);} else if (difference 10) {System.out.print(source.jpg图片跟example (i 1) .jpg有点相似);} else if (difference 10) {System.out.print(source.jpg图片跟example (i 1) .jpg完全不一样);}System.out.println(\t汉明距离\t difference);}}/*** 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。* * param sourceHashCode* 源hashCode* param hashCode* 与之比较的hashCode*/public static int hammingDistance(String sourceHashCode, String hashCode) {int difference 0;int len sourceHashCode.length();for (int i 0; i len; i) {if (sourceHashCode.charAt(i) ! hashCode.charAt(i)) {difference;}}return difference;}/*** 生成图片指纹* * param filename* 文件名* return 图片指纹*/public static String produceFingerPrint(String filename) {BufferedImage source ImageHelper.readPNGImage(filename);// 读取文件int width 8;int height 8;// 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。BufferedImage thumb ImageHelper.thumb(source, width, height, false);// 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。int[] pixels new int[width * height];for (int i 0; i width; i) {for (int j 0; j height; j) {pixels[i * height j] ImageHelper.rgbToGray(thumb.getRGB(i, j));}}// 第三步计算平均值。// 计算所有64个像素的灰度平均值。int avgPixel ImageHelper.average(pixels);// 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。int[] comps new int[width * height];for (int i 0; i comps.length; i) {if (pixels[i] avgPixel) {comps[i] 1;} else {comps[i] 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。StringBuffer hashCode new StringBuffer();for (int i 0; i comps.length; i 4) {int result comps[i] * (int) Math.pow(2, 3) comps[i 1] * (int) Math.pow(2, 2) comps[i 2] * (int) Math.pow(2, 1) comps[i 2];hashCode.append(binaryToHex(result));}// 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。return hashCode.toString();}/*** 二进制转为十六进制* * param int binary* return char hex*/private static char binaryToHex(int binary) {char ch ;switch (binary) {case 0:ch 0;break;case 1:ch 1;break;case 2:ch 2;break;case 3:ch 3;break;case 4:ch 4;break;case 5:ch 5;break;case 6:ch 6;break;case 7:ch 7;break;case 8:ch 8;break;case 9:ch 9;break;case 10:ch a;break;case 11:ch b;break;case 12:ch c;break;case 13:ch d;break;case 14:ch e;break;case 15:ch f;break;default:ch ;}return ch;}
}
完成但要实现同一个物体两张图片的内容识别出来并判断相似度的道路还是很远啊哪种算法可以实现这种功能我还不知道有知道的同学可以在评论区告诉我一声多谢。
