Imghash:相似图片搜索的php实现

前几天看到阮一峰的博客里写到关于相似图片搜索的原理, 里面介绍了Google相似图片搜索的大致原理,主要是从Neal Krawetz博士的LOOKS LIKE IT翻译而来。文章详细的介绍了相似图片搜索处理的相关步骤,并且给出了一个python的实现,由于我对PHP比较熟,所以写了个PHP的版本。
图片相似搜索的简单原理
根据文章里的描述,其实原理比较简单,大致有如下几个步骤:

1、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。

2、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。

3、计算平均值。计算所有64个像素的灰度平均值。

4、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。

5、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。

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。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。

图片相似搜索的PHP实现
原文中给出了一个python版本的实现,代码只有53行。我写了个对应的PHP版本,由于直接是用类写的,所以代码有100行,具体如下:

class Imghash{
	
	private static $_instance = null;
	
	public $rate = 2;
	
	public static function getInstance(){
		if (self::$_instance === null){
			self::$_instance = new self();
		}
		return self::$_instance;
	}
	public function run($file){
		if (!function_exists('imagecreatetruecolor')){
			throw new Exception('must load gd lib', 1);
		}
		$isString = false;
		if (is_string($file)){
			$file = array($file);
			$isString = true;
		}
		$result = array();
		foreach ($file as $f){
			$result[] = $this->hash($f);
		}
		return $isString ? $result[0] : $result;
	}
	public function checkIsSimilarImg($imgHash, $otherImgHash){
		if (file_exists($imgHash) && file_exists($otherImgHash)){
			$imgHash = $this->run($imgHash);
			$otherImgHash = $this->run($otherImgHash);
		}
		if (strlen($imgHash) !== strlen($otherImgHash)) return false;
		$count = 0;
		$len = strlen($imgHash);
		for($i=0;$i<$len;$i++){
			if ($imgHash{$i} !== $otherImgHash{$i}){
				$count++;
			}
		}
		return $count <= (5 * $rate * $rate) ? true : false;
	}
	public function hash($file){
		if (!file_exists($file)){
			return false;
		}
		$height = 8 * $this->rate;
		$width = 8 * $this->rate;
		$img = imagecreatetruecolor($width, $height);
		list($w, $h) = getimagesize($file);
		$source = $this->createImg($file);
		imagecopyresampled($img, $source, 0, 0, 0, 0, $width, $height, $w, $h);
		$value = $this->getHashValue($img);
		imagedestroy($img);
		return $value;
	}
	public function getHashValue($img){
		$width = imagesx($img);
		$height = imagesy($img);
		$total = 0;
		$array = array();
		for ($y=0;$y<$height;$y++){
			for ($x=0;$x<$width;$x++){
				$gray = ( imagecolorat($img, $x, $y) >> 8 ) & 0xFF;
				if (!is_array($array[$y])){
					$array[$y] = array();
				}
				$array[$y][$x] = $gray;
				$total += $gray;
			}
		}
		$average = intval($total / (64 * $this->rate * $this->rate));
		$result = '';
		for ($y=0;$y<$height;$y++){
			for ($x=0;$x<$width;$x++){
				if ($array[$y][$x] >= $average){
					$result .= '1';
				}else{
					$result .= '0';
				}
			}
		}
		return $result;
	}
	public function createImg($file){
		$ext = $this->getFileExt($file);
		if ($ext === 'jpeg') $ext = 'jpg';
		$img = null;
		switch ($ext){
			case 'png' : $img = imagecreatefrompng($file);break;
			case 'jpg' : $img = imagecreatefromjpeg($file);break;
			case 'gif' : $img = imagecreatefromgif($file);
		}
		return $img;
	}
	public function getFileExt($file){
		$infos = explode('.', $file);
		$ext = strtolower($infos[count($infos) - 1]);
		return $ext;
	}
}
require_once “Imghash.class.php”;
$instance = ImgHash::getInstance();
$result = $instance->checkIsSimilarImg(‘chenyin/IMG_3214.png’, ‘chenyin/IMG_3212.JPG’);

如果$result值为true, 则表明2个图片相似,否则不相似。

在实际的相似图片搜索中,算图片的指纹并不是难点,难点而是在怎么从海量的图片指纹里找出与之相似的指纹。

发布者

Jason Lin

人生就是一场旅行,请多留意沿途的风景!

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