相似图片搜索的原理

原文地址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html

作者： 阮一峰

日期： 2011年7月21日

上个月，Google把"相似图片搜索"正式放上了首页。

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。

一个对话框会出现。

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。

上传后，Google返回如下结果：

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。

 

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。

 =  = 8f373714acfcf4d0

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。

附：pthash算法oc实现

#import <Foundation/Foundation.h>

@interface TpHash : NSObject

+ (uint64_t)ptHash:(UIImage*)image;  //生成64位的图像Hash
+ (int)hamdist:(uint64_t)x with:(uint64_t) y;  //比较两个Hash值的汉明距离
+ (UIImage *)scaleImage:(UIImage *)image toSize:(CGSize)newSize;
+ (uint8_t *) convertToGreyscale64Array:(UIImage *)i;
@end

#import "TpHash.h"

@implementation TpHash

+(uint64_t)ptHash:(UIImage*)image {

    image = [self scaleImage:image toSize:CGSizeMake(8,8)];
    uint8_t* imgArray = [self convertToGreyscale64Array:image];
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < 64; i++) {

        sum += imgArray[i];
    }
    uint8_t avg = sum/64;
    uint64_t ret = 0;
    for (int i = 0; i < 64; i++) {

        if(imgArray[i]>=avg) {

            ret++;
        }
        ret <<= 1;
    }
    return ret;
}

+(int)hamdist:(uint64_t)x with:(uint64_t) y
{
    unsigned dist = 0, val = x ^ y;

    while(val)
    {
        ++dist;
        val &= val - 1;
    }

    return dist;
}

+(UIImage *)scaleImage:(UIImage *)image toSize:(CGSize)newSize {

    UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(newSize, NO, 0.0);
    [image drawInRect:CGRectMake(0, 0, newSize.width, newSize.height)];
    UIImage *newImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();
    UIGraphicsEndImageContext();
    return newImage;
}


+(uint8_t *) convertToGreyscale64Array:(UIImage *)i {

    int kRed = 1;
    int kGreen = 2;
    int kBlue = 4;

    int colors = kGreen;
    int m_width = i.size.width;
    int m_height = i.size.height;

    uint32_t *rgbImage = (uint32_t *) malloc(m_width * m_height * sizeof(uint32_t));
    CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
    CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(rgbImage, m_width, m_height, 8, m_width * 4, colorSpace, kCGBitmapByteOrder32Little | kCGImageAlphaNoneSkipLast);
    CGContextSetInterpolationQuality(context, kCGInterpolationHigh);
    CGContextSetShouldAntialias(context, NO);
    CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, m_width, m_height), [i CGImage]);
    CGContextRelease(context);
    CGColorSpaceRelease(colorSpace);

    uint8_t *m_imageData = (uint8_t *) malloc(m_width * m_height);
    for(int y = 0; y < m_height; y++) {
        for(int x = 0; x < m_width; x++) {
            uint32_t rgbPixel=rgbImage[y*m_width+x];
            uint32_t sum=0,count=0;
            if (colors & kRed) {sum += (rgbPixel>>24)&255; count++;}
            if (colors & kGreen) {sum += (rgbPixel>>16)&255; count++;}
            if (colors & kBlue) {sum += (rgbPixel>>8)&255; count++;}
            m_imageData[y*m_width+x]=sum/count/4;
        }
    }
    free(rgbImage);
    return m_imageData;
}


@end

关键函数为
+ (uint64_t)ptHash:(UIImage*)image;  //生成64位的图像Hash
+ (int)hamdist:(uint64_t)x with:(uint64_t) y;  //比较两个Hash值的汉明距离

这个算法有一定局限性，仅适用于一张图片的多种不同分辨率，采样率，或者极为相似的图像的比较。
实现主要参考了文中提到的Wote的Py版本，在此表示感谢。