java指纹识别+谷歌图片识别技术=======源码实现===分享出来===

[yjflinchong]

java指纹识别+谷歌图片识别技术

前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客，就有一种冲动要将这些原理实现出来了。


写了图片识别的一个demo

提供源码下载，源码下载链接：http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4232770

去试试效果吧



Google "相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。

打开Google图片搜索页面：


点击使用上传一张angelababy原图：


点击搜索后，Google将会找出与之相似的图片，图片相似度越高就越排在前面。如：


这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？

根据Neal Krawetz博士的解释，实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhash 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。



以下是一个最简单的Java实现：



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。


提供源码下载，源码下载链接：http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4232770

[whos2002110]

[e-mail] 楼主好人！

[liangyangg]

[e-mail] 感谢楼主分享

[愤飞的小鸭]

引用 楼主 yjflinchong 的回复:

java指纹识别+谷歌图片识别技术 前阵子在阮一峰的博客上看到了这篇《相似图片搜索原理》博客，就有一种冲动要将这些原理实现出来了。 写了图片识别的一个demo 提供源码下载，源码下载链接：http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4232770 去试试效果吧 Google "相似图片搜索"：你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。 打开Google图片搜索页面： 点击使用上传一张angelababy原图： 点击搜索后，Google将会找出与之相似的图片，图片相似度越高就越排在前面。如： 这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？ 根据Neal Krawetz博士的解释，实现相似图片搜素的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptualhash 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。 以下是一个最简单的Java实现： 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。 提供源码下载，源码下载链接：http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4232770

[e-mail] 谢谢楼主

[中琦]

新手么得技术分，还劳烦楼主发我一份源码到邮箱好么。？？[e-mail]

[ywvision]

[e-mail] 求分享，谢楼主

[liangyangg]

感谢楼主分享，对于这种技术非常愿意学习，麻烦楼主了[e-mail],

[qq675635488]

楼主 还有么有啊 [e-mail]

[sliuplin]

谢谢lz [e-mail]

[xiongchangjing]

[e-mail] 谢谢楼主分享

[lovecoolyao]

[e-mail] 谢谢楼主

[愤飞的小鸭]

10分呀！！

[App2you]

强大哈

[m3xiaoqiao]

[e-mail] lz好人

[stareatsky]

[e-mail] 楼主还在不？

[TommyWendy]

楼主，求分享 [e-mail]

[stephen_curry]

[e-mail] 谢谢楼主

[stephen_curry]

[e-mail] 谢谢楼主

[stephen_curry]

[e-mail] 谢谢楼主

[yulin1987123]

大神，大神，现在还能发吗？我邮箱[e-mail]，或者发我QQ297425575，谢谢谢谢了啊

[xiangchaol]

[e-mail] 好淫一森平安