相似图片搜索原理和JAVA代码实现

2022-03-17 00:00:00 代码 原理 图片搜索

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相似图片搜索原理(一)

相似图片搜索java代码实现

相似图片搜索原理(二)

相似图片搜索原理(一)

你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。

《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》

一个对话框会出现。

《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》

你输入网片的网址,或者直接上传图片,Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。

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上传后,Google返回如下结果:

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类似的”相似图片搜索引擎”还有不少,TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。

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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,原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法,就达到基本的效果。

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。

《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》 《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》

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。

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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。

具体的代码实现,可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短,只有53行。使用的时候,第一个参数是基准图片,第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录,返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量(汉明距离)。

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。

 

相似图片搜索java代码实现

预处理:读取图片

File inputFile = newFile(filename); 
BufferedImage sourceImage = ImageIO.read(inputFile);//读取图片文件

第一步,缩小尺寸。

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。

int width= 8;
intheight = 8;
// targetW,targetH分别表示目标长和宽
int type= sourceImage.getType();// 图片类型
BufferedImagethumbImage = null;
double sx= (double) width / sourceImage.getWidth();
double sy= (double) height / sourceImage.getHeight();
// 将图片宽度和高度都设置成一样,以长度短的为准
if (b) {
      if(sx > sy) {
            sx= sy;
            width= (int) (sx * sourceImage.getWidth());
      }else {
            sy= sx;
            height= (int) (sy * sourceImage.getHeight());
      }
}
// 自定义图片
if (type== BufferedImage.TYPE_CUSTOM) { // handmade
     ColorModelcm = sourceImage.getColorModel();
     WritableRasterraster = cm.createCompatibleWritableRaster(width,height);
     booleanalphaPremultiplied = cm.isAlphaPremultiplied();
     thumbImage= new BufferedImage(cm, raster, alphaPremultiplied, null);
 } else {
     // 已知图片,如jpg,png,gif
     thumbImage= new BufferedImage(width, height, type);
}
// 调用画图类画缩小尺寸后的图
Graphics2Dg = target.createGraphics();
//smoother than exlax:
g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_RENDERING, RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY);
g.drawRenderedImage(sourceImage,AffineTransform.getScaleInstance(sx, sy));
g.dispose();

 

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 (inti = 0; i < width; i++) {
      for(int j = 0; j < height; j++) {
            pixels[i* height + j] = rgbToGray(thumbImage.getRGB(i, j));
      }
}
/**
 * 灰度值计算
 * @param pixels 彩色RGB值(Red-Green-Blue 红绿蓝)
 * @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);
}

第三步,计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

int avgPixel= 0;
int m = 0;
for (int i =0; i < pixels.length; ++i) {
      m +=pixels[i];
}
m = m /pixels.length;
avgPixel = m;

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 (inti = 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。

= = 8f373714acfcf4d0

StringBufferhashCode = new StringBuffer();
for (inti = 0; i < comps.length; i+= 4) {
      intresult = 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));//二进制转为16进制
}
StringsourceHashCode = hashCode.toString();

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。

int difference = 0;
int len =sourceHashCode.length();
       
for (inti = 0; i < len; i++) {
   if(sourceHashCode.charAt(i) != hashCode.charAt(i)) {
       difference++;
   }
}

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。

提供源码下载,源码下载链接:http://download.csdn.net/detail/luohong722/3965112 

相似图片搜索原理(二)

一、颜色分布法

每张图片都可以生成颜色分布的直方图(color histogram)。如果两张图片的直方图很接近,就可以认为它们很相似。

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任何一种颜色都是由红绿蓝三原色(RGB)构成的,所以上图共有4张直方图(三原色直方图 + 最后合成的直方图)。

如果每种原色都可以取256个值,那么整个颜色空间共有1600万种颜色(256的三次方)。针对这1600万种颜色比较直方图,计算量实在太大了,因此需要采用简化方法。可以将0~255分成四个区:0~63为第0区,64~127为第1区,128~191为第2区,192~255为第3区。这意味着红绿蓝分别有4个区,总共可以构成64种组合(4的3次方)。

任何一种颜色必然属于这64种组合中的一种,这样就可以统计每一种组合包含的像素数量。

《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》

上图是某张图片的颜色分布表,将表中最后一栏提取出来,组成一个64维向量(7414, 230, 0, 0, 8, …, 109, 0, 0, 3415, 53929)。这个向量就是这张图片的特征值或者叫”指纹”。

于是,寻找相似图片就变成了找出与其最相似的向量。这可以用皮尔逊相关系数或者余弦相似度算出。

二、内容特征法

除了颜色构成,还可以从比较图片内容的相似性入手。

首先,将原图转成一张较小的灰度图片,假定为50×50像素。然后,确定一个阈值,将灰度图片转成黑白图片。

《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》 《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》 《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》

如果两张图片很相似,它们的黑白轮廓应该是相近的。于是,问题就变成了,第一步如何确定一个合理的阈值,正确呈现照片中的轮廓?

显然,前景色与背景色反差越大,轮廓就越明显。这意味着,如果我们找到一个值,可以使得前景色和背景色各自的”类内差异最小”(minimizing the intra-class variance),或者”类间差异最大”(maximizing the inter-class variance),那么这个值就是理想的阈值。

1979年,日本学者大津展之证明了,”类内差异最小”与”类间差异最大”是同一件事,即对应同一个阈值。他提出一种简单的算法,可以求出这个阈值,这被称为“大津法”(Otsu’s method)。下面就是他的计算方法。

假定一张图片共有n个像素,其中灰度值小于阈值的像素为 n1 个,大于等于阈值的像素为 n2 个( n1 + n2 = n )。w1 和 w2 表示这两种像素各自的比重。

  w1 = n1 / n

  w2 = n2 / n

再假定,所有灰度值小于阈值的像素的平均值和方差分别为 μ1 和 σ1,所有灰度值大于等于阈值的像素的平均值和方差分别为 μ2 和 σ2。于是,可以得到

  类内差异 = w1(σ1的平方) + w2(σ2的平方)

  类间差异 = w1w2(μ1-μ2)^2

可以证明,这两个式子是等价的:得到”类内差异”的最小值,等同于得到”类间差异”的最大值。不过,从计算难度看,后者的计算要容易一些。

下一步用”穷举法”,将阈值从灰度的最低值到最高值,依次取一遍,分别代入上面的算式。使得”类内差异最小”或”类间差异最大”的那个值,就是最终的阈值。具体的实例和Java算法,请看这里。

《相似图片搜索原理和JAVA代码实现》

有了50×50像素的黑白缩略图,就等于有了一个50×50的0-1矩阵。矩阵的每个值对应原图的一个像素,0表示黑色,1表示白色。这个矩阵就是一张图片的特征矩阵。

两个特征矩阵的不同之处越少,就代表两张图片越相似。这可以用”异或运算”实现(即两个值之中只有一个为1,则运算结果为1,否则运算结果为0)。对不同图片的特征矩阵进行”异或运算”,结果中的1越少,就是越相似的图片。

原文链接:

相似图片搜索的原理

相似图片搜索的原理(二)

Google 以图搜图 – 相似图片搜索原理 – Java实现

参考链接:神奇的图像处理算法, 11款相似图片搜索引擎推荐,以图搜图将不再是难事,http://insidesearch.blogspot.com/2011/07/teaching-computers-to-see-image.html

以上内容大部分直接从阮一峰、依斗罗洪的博客上复制过来,想看原著的童鞋可以去在最上面的链接点击进去看。

    原文作者:小姚同學
    原文地址: https://blog.csdn.net/YiWangJiuShiXingFu/article/details/89011495
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