本文转自：

http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html

http://www.voidcn.com/article/p-nvcdxgfv-bnx.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_b27f71160101gp9c.html

http://www.voidcn.com/article/p-ojqegjmq-wy.html

http://www.voidcn.com/article/p-cttqtaiy-g.html

http://blog.sina.com.cn/s/blog_b27f71160101gpep.html

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：

一、平均哈希算法（aHash）

此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的。

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8*8的小图片转换成灰度图像，将64个像素的颜色(red,green,blue)转换成一种颜色（黑白灰度）。

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。

?=?

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。

步骤说明：

1.缩放图片：为了保留结构去掉细节，去除大小、横纵比的差异，把图片统一缩放到8*8，共64个像素的图片。

2.转化为灰度图：把缩放后的图片转化为256阶的灰度图。

附上灰度图相关算法（R = red， G = green， B = blue）

?

?

4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0.

5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性即可。

6.对比指纹：计算两幅图片的指纹，计算汉明距离（从一个指纹到另一个指纹需要变几次），汉明距离越大则说明图片越不一致，反之，汉明距离越小则说明图片越相似，当距离为0时，说明完全相同。（通常认为距离>10 就是两张完全不同的图片）

算法实现