图片相似度比较--算法

最近由于要租房，所以下载了58同城的APP，在找个人房源过程中发现，58同城会把图片相似的发帖纪录被标志出来，并警告用户此信息可能是假的。这里不讨论58同城的这方面做得人性化。而是就图片相似度算法来做一下分析。
百度和谷歌都推出了“以图搜图”的功能，至今都没用过，也是挺无语的……

最近翻阅了这方面的资料，属“感知哈希算法”最为成熟，“感知哈希算法”的作用是对每张图片生成一个指纹字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，说明图片越相似。下面就简单介绍一下此算法
缩小图片尺寸

将图片缩小到8*8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。






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中颜色

计算平均值

计算所有64个像素的灰度平均值

比较像素灰度

将每个像素的灰度，与平局值进行比较。大于或等于平局值，记为1；小于平均值记为0

计算哈希值

将上一步比较结果，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的次序就好了。



=

= 8f373714acfcf4d0
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少是不一样的。在理论上，这等同于计算汉明距离。如果不相同的数据位超过5位，就说明两张图片很相似；如果结果大于10，就说明这是不同的图片。
具体详情请查看博客：图片相似度算法