package cc.mrbird.febs.mall.test; import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.ColorConvertOp; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Arrays; /** * 图片是采用phash算法,一共分为四步吧. * * 1.将图片缩放到16*16大小,这是我们选择的合适的大小,假如宽高不一样,直接将其压到16*16,去掉细节,只保留宏观; * * 2.图片一共是16*16的,共256个像素,我们将图片进行灰度化,灰度化就是只有黑白灰三种,从白到黑,一共分了255层; * * 3.灰度化之后将图片进行DCT转换(离散余弦变化),因为为了识别有的图片旋转,这个DCT转换是将图片进行了一种压缩算法; * * 4.我们对这个算法进行了优化,因为之前是计算像素的均值,我们为了更准确,我们取RGB,rgb一共分为255个像素,我们将255个像素分为16段,如果像素大于0-16记为0,17到32记为1,直到255,这样就得到255位的二进制,这就是这张图片的指纹码. * * 得到唯一标识的指纹码之后怎么去计算像素度呢? * * 通过汉明距离比较两个二进制距离,如果距离小于<10的话,我们就判定两张图片相似.如果两个指纹码(二进制)一模一样,我们就判定两个是一张图片,或者类似; */ /** * 视频相似度算法: * 视频的话我们是通过ffmpeg(ff am pig),它是一个专门处理视频的框架,可以从视频中按针提取图片.然后就按照图片的相似度取对比了... */ /** * https://blog.csdn.net/weixin_34095889/article/details/91923072?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171652008316800182787012%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=171652008316800182787012&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-4-91923072-null-null.142^v100^pc_search_result_base8&utm_term=java%20%E6%8A%8A%E5%9B%BE%E7%89%87%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E6%88%90%E9%BB%91%E7%99%BD%E7%81%B0%E5%83%8F%E7%B4%A0%E9%A3%8E%E6%A0%BC&spm=1018.2226.3001.4187 * 均值哈希实现图像指纹比较 */ public class FingerPrint { public static void main(String[] args) { FingerPrint fp1 = null; FingerPrint fp2 = null; try { fp1 = new FingerPrint(ImageIO.read(new File("D:\\image\\F1.png"))); fp2 = new FingerPrint(ImageIO.read(new File("D:\\image\\Z1.jpg"))); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(fp1.toString(false)); System.out.println(fp2.toString(false)); System.out.printf("sim=%f",fp1.compare(fp2)); } /** * 图像指纹的尺寸,将图像resize到指定的尺寸,来计算哈希数组 */ private static final int HASH_SIZE=16; /** * 保存图像指纹的二值化矩阵 */ private final byte[] binaryzationMatrix; public FingerPrint(byte[] hashValue) { if(hashValue.length!=HASH_SIZE*HASH_SIZE) throw new IllegalArgumentException(String.format("length of hashValue must be %d",HASH_SIZE*HASH_SIZE )); this.binaryzationMatrix=hashValue; } public FingerPrint(String hashValue) { this(toBytes(hashValue)); } public FingerPrint (BufferedImage src){ this(hashValue(src)); } private static byte[] hashValue(BufferedImage src){ BufferedImage hashImage = resize(src,HASH_SIZE,HASH_SIZE); byte[] matrixGray = (byte[]) toGray(hashImage).getData().getDataElements(0, 0, HASH_SIZE, HASH_SIZE, null); return binaryzation(matrixGray); } /** * 从压缩格式指纹创建{@link FingerPrint}对象 * @param compactValue * @return */ public static FingerPrint createFromCompact(byte[] compactValue){ return new FingerPrint(uncompact(compactValue)); } public static boolean validHashValue(byte[] hashValue){ if(hashValue.length!=HASH_SIZE) return false; for(byte b:hashValue){ if(0!=b&&1!=b)return false; } return true; } public static boolean validHashValue(String hashValue){ if(hashValue.length()!=HASH_SIZE) return false; for(int i=0;i>3]; byte b=0; for(int i=0;i>3]=b; } } return result; } /** * 压缩格式的指纹解压缩 * @param compactValue * @return */ private static byte[] uncompact(byte[] compactValue){ byte[] result=new byte[compactValue.length<<3]; for(int i=0;i>3]&(1<<(i&7)))==0) result[i]=0; else result[i]=1; } return result; } /** * 字符串类型的指纹数据转为字节数组 * @param hashValue * @return */ private static byte[] toBytes(String hashValue){ hashValue=hashValue.replaceAll("\\s", ""); byte[] result=new byte[hashValue.length()]; for(int i=0;i=mean?1:0); } return dst; } /** * 转灰度图像 * @param src * @return */ private static BufferedImage toGray(BufferedImage src){ if(src.getType()==BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY){ return src; }else{ // 图像转灰 BufferedImage grayImage = new BufferedImage(src.getWidth(), src.getHeight(), BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY); new ColorConvertOp(ColorSpace.getInstance(ColorSpace.CS_GRAY), null).filter(src, grayImage); return grayImage; } } @Override public String toString() { return toString(true); } /** * @param multiLine 是否分行 * @return */ public String toString(boolean multiLine) { StringBuffer buffer=new StringBuffer(); int count=0; for(byte b:this.binaryzationMatrix){ buffer.append(0==b?'0':'1'); if(multiLine&&++count%HASH_SIZE==0) buffer.append('\n'); } return buffer.toString(); } @Override public boolean equals(Object obj) { if(obj instanceof FingerPrint){ return Arrays.equals(this.binaryzationMatrix,((FingerPrint)obj).binaryzationMatrix); }else return super.equals(obj); } /** * 与指定的压缩格式指纹比较相似度 * @param compactValue * @return * @see #compare(FingerPrint) */ public float compareCompact(byte[] compactValue){ return compare(createFromCompact(compactValue)); } /** * @param hashValue * @return * @see #compare(FingerPrint) */ public float compare(String hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定的指纹比较相似度 * @param hashValue * @return * @see #compare(FingerPrint) */ public float compare(byte[] hashValue){ return compare(new FingerPrint(hashValue)); } /** * 与指定图像比较相似度 * @param image2 * @return * @see #compare(FingerPrint) */ public float compare(BufferedImage image2){ return compare(new FingerPrint(image2)); } /** * 比较指纹相似度 * @param src * @return * @see #compare(byte[], byte[]) */ public float compare(FingerPrint src){ if(src.binaryzationMatrix.length!=this.binaryzationMatrix.length) throw new IllegalArgumentException("length of hashValue is mismatch"); return compare(binaryzationMatrix,src.binaryzationMatrix); } /** * 判断两个数组相似度,数组长度必须一致否则抛出异常 * @param f1 * @param f2 * @return 返回相似度(0.0~1.0) */ private static float compare(byte[] f1,byte[] f2){ if(f1.length!=f2.length) throw new IllegalArgumentException("mismatch FingerPrint length"); int sameCount=0; for(int i=0;i