图片相相似度计算（Hash、SSIM、compareHist） |
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图片相相似度计算（Hash、SSIM、compareHist）
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哈希相似度算法（Hash algorithm）
用一个快速算法，就达到基本的效果。哈希算法（Hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个固定位数的Hash 值（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。一般有如下三种生成Hash 值方法： 差值DHash 缩小尺寸：将图片缩小到8x9的尺寸，总共72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。简化色彩：将缩小后的图片，转为64级灰度（或者256级也行）。计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值。比较：同行相邻间对比，像素值大于后一个像素值记作1，相反记作0。每行9个像素，8个差值，有8行共64位计算哈希值：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。均值AHash 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。简化色彩：将缩小后的图片，转为64级灰度。计算平均值：计算所有64个像素的灰度平均值。比较：像素值大于平均值记作1，相反记作0，总共64位。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。感知 PHash 感知哈希算法可以获得更精确的结果，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率。 缩小尺寸 为了简化了DCT的计算，pHash以小图片开始（建议图片大于8x8，32x32）。简化色彩 与aHash相同，需要将图片转化成灰度图像，进一步简化计算量（具体算法见aHash算法步骤）。计算DCT DCT是把图片分解频率聚集和梯状形,将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。变换后DCT系数能量主要集中在左上角，其余大部分系数接近于零，DCT具有适用于图像压缩的特性。缩小DCT DCT的结果为32x32大小的矩阵，但只需保留左上角的8x8的矩阵，这部分呈现了图片中的最低频率。计算平均值 同均值哈希一样，计算8x8的DCT矩阵的均值计算Phash值 根据8x8的DCT矩阵进行比较，大于等于DCT均值的设为”1”，小于DCT均值的设为“0”。组合成64个bit位生成hash值，顺序随意但前后保持一致性即可。计算相似度（距离） 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python语言。 import cv2 import numpy as np # 均值哈希算法 def aHash(img): # 缩放为8*8 img = cv2.resize(img, (8, 8)) # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为'' s = 0 hash_str = '' # 遍历累加求像素和 for i in range(8): for j in range(8): s = s + gray[i, j] # 求平均灰度 avg = s / 64 # 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值 for i in range(8): for j in range(8): if gray[i, j] > avg: hash_str = hash_str + '1' else: hash_str = hash_str + '0' return hash_str # 差值感知算法 def dHash(img): img = cv2.resize(img, (9, 8)) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) hash_str = '' # 每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希 for i in range(8): for j in range(8): if gray[i, j] > gray[i, j + 1]: hash_str = hash_str + '1' else: hash_str = hash_str + '0' return hash_str # 感知哈希算法(pHash) def pHash(img): img = cv2.resize(img, (32, 32)) # , interpolation=cv2.INTER_CUBIC gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换 dct = cv2.dct(np.float32(gray)) # opencv实现的掩码操作 dct_roi = dct[0:8, 0:8] hash = [] avreage = np.mean(dct_roi) for i in range(dct_roi.shape[0]): for j in range(dct_roi.shape[1]): if dct_roi[i, j] > avreage: hash.append(1) else: hash.append(0) return hash # Hash值对比 def cmpHash(hash1, hash2): n = 0 # hash长度不同则返回-1代表传参出错 if len(hash1)!=len(hash2): return -1 # 遍历判断 for i in range(len(hash1)): # 不相等则n计数+1，n最终为相似度 if hash1[i] != hash2[i]: n = n + 1 return n if __name__ == '__main__': img1 = cv2.imread('./1.png') img2 = cv2.imread('./2.png') hash1 = aHash(img1) hash2 = aHash(img2) n = cmpHash(hash1, hash2) print('均值哈希算法相似度：', n) hash1 = dHash(img1) hash2 = dHash(img2) n = cmpHash(hash1, hash2) print('差值哈希算法相似度：', n) hash1 = pHash(img1) hash2 = pHash(img2) n = cmpHash(hash1, hash2) print('感知哈希算法相似度：', n)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。 比较三种方法 均值Hash比感知显著地要快。如果你找一些明确的东西，均值Hash能算法快速地找到它，所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。如果图片有些修改，如过都添加了一些内容或头部叠加在一起，均值Hash就无法处理，虽然感知Hash比较慢，但它能很好地容忍一些小的变型(变型度小于25%的图片)。相比感知Hash，差值Hash的速度更快，相比均值Hash，差值Hash在效率几乎相同的情况下的效果要更好 结构性相似度SSIM在两幅图的距离时，更偏重于两图的结构相似性，而不是逐像素计算两图的差异。提出了基于 structural similarity 的度量，声称其比 MSE 更能反映人类视觉系统对两幅图相似性的判断。把两幅图 x, y 的相似性按三个维度进行比较： 亮度（对应均值）（luminance）l(x,y)， |
对比度（对应方差）（contrast）c(x,y)， 
结构（对应协方差）（structure）s(x,y)， 
令C3=C2/2，c(x,y)的分子和s(x,y)的分母可以约分，最终 x 和 y 的相似度为这三者的函数，默认每个项的重要性最后是相等的： 
上述中
μ
x
,
μ
y
,
σ
x
,
σ
y
,
σ
x
y
\mu{x},\mu{y},\sigma{x},\sigma{y},\sigma{xy}
μx,μy,σx,σy,σxy分别为x图像均值，y图像均值，x图像方差，y图像方差，两图像协方差，
C
1
,
C
2
C1,C2
C1,C2为非零的小的常数避免分母为零。 通常， SSIM 不能用于一整幅图, 因为在整幅图的跨度上，均值和方差往往变化剧烈；同时，图像上不同区块的失真程度也有可能不同，不能一概而论；此外类比人眼睛每次只能聚焦于一处的特点。作者采用 sliding window 以步长为 1 计算两幅图各个对应 sliding window 下的 patch 的 SSIM，然后取平均值作为两幅图整体的 SSIM，称为 Mean SSIM。简写为 MSSIM（不同于multi-scale SSIM：MS-SSIM ）。 如下为计算MSSIM的一种c++代码，使用了11*11的对称高斯加权函数作为加权窗口，标准差为1.5，C1 = 6.5025, C2 = 58.5225。【本文地址】
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