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一、平均哈希算法

第一步：

縮小尺寸為8×8，以去除圖片的細(xì)節(jié)，只保留結(jié)構(gòu)、明暗等基本信息，摒棄不同尺寸、比例帶來(lái)的圖片差異。

第二步：

簡(jiǎn)化色彩。將縮小后的圖片轉(zhuǎn)為灰度圖像 (取每個(gè)像素rgb三色的平均值，[228, 233, 253, 255]-> [238, 238, 238, 255] )。

第三步：

計(jì)算平均值。計(jì)算所有像素的灰度平均值。(根據(jù)每個(gè)像素平均后的值， 計(jì)算整張圖片的平均顏色值)

第四步：

比較像素的灰度。將64個(gè)像素的灰度，與平均值進(jìn)行比較。大于或等于平均值，記為1；小于平均值，記為 0。

第五步：

計(jì)算哈希值。將上一步的比較結(jié)果，組合在一起，就構(gòu)成了一個(gè)64位的整數(shù)，這就是這張圖片的指紋。

第六步：

計(jì)算指紋的相似度，得出兩張圖片是否相似 。

  

二、顏色分布法

借用一篇文章的解釋?zhuān)?/p>

1、 每張圖片都可以生成顏色分布的直方圖、如果兩張圖的直方圖很接近，就可以認(rèn)為他們相似

2、 任何一種顏色都是由紅綠藍(lán)三原色組成的、我們平時(shí)用的每種原色有256個(gè)色值，整個(gè)顏色空間有1600萬(wàn)種顏色（256的三次方）

3、 如果用1600萬(wàn)種顏色去比較直方圖、計(jì)算量太大了、因此需要采用簡(jiǎn)化方法，可以將0～256分城4個(gè)區(qū)、 0-63為0區(qū)，64-127為1區(qū)，128-191為2區(qū)，192-256為3區(qū)；

也就以為這簡(jiǎn)化后的圖片總共會(huì)有64種顏色（4的3次方）、

4、統(tǒng)計(jì)64種顏色組合包含的像素?cái)?shù)量

5、我們這里想展示每一步操作后的圖片變化，取 0，1，2，3的話整張圖片都是黑色、所以 0-63取的是32，64-127 取 96，128-191取 160， 192-256取 224；

6、因?yàn)轭伾慕M合都是固定的，所以把表格中的最后一欄（像素?cái)?shù)量）提出來(lái)，組成一個(gè)64維向量， 便是這張圖片的 “指紋”， 尋找相似的圖片就是尋找相似的“指紋”

三、內(nèi)容特征法

”內(nèi)容特征法“是指把圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖后再轉(zhuǎn)化為”二值圖“，然后根據(jù)像素的取值（黑或白）形成指紋后進(jìn)行比對(duì)的方法。這種算法的核心是找到一個(gè)“閾值”去生成二值圖。

1、首先，將原圖轉(zhuǎn)化成一張灰度圖片 、（可以壓縮可不壓縮、 最好是壓縮成固定大小：可以相似圖片因?yàn)閳D片大小不一樣帶來(lái)的差異， 減少一定的計(jì)算，減小最終指紋的長(zhǎng)度）

2、確定一個(gè)閾值，將灰度圖片轉(zhuǎn)化為黑白圖片

 

 

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