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; } }
$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。