转载自:http://blog.csdn.net/yjflinchong/article/details/7469213
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，免费下载地址：http://download.csdn.net/detail/yjflinchong/4239243
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本人三年JAVA开发，寻求牛人加入Q群53141769
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
BufferedImage source = ImageHelper.readPNGImage(filename);// 读取文件
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。
/**
* 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) {
// targetW，targetH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) { // handmade
ColorModel cm = source.getColorModel();
WritableRaster raster = cm.createCompatibleWritableRaster(width,
height);
boolean alphaPremultiplied = cm.isAlphaPremultiplied();
target = new BufferedImage(cm, raster, alphaPremultiplied, null);
} else
target = 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;
}
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。
// 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。
// 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。
// 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。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。
for (int i = 0; i < hashCodes.size(); i++)
{
int difference = hammingDistance(sourceHashCode, hashCodes.get(i));
System.out.print("汉明距离:"+difference+" ");
if(difference==0){
System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg一样");
}else if(difference<=5){
System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg非常相似");
}else if(difference<=10){
System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg有点相似");
}else if(difference>10){
System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg完全不一样");
}
}
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。