最簡單的搜索算法:均值hash
其工作流程如下:
- 縮小尺寸: 去除高頻和細(xì)節(jié)的最快方法是縮小圖片，將圖片縮小到8x8的尺寸，總共64個像素。不要保持縱橫比，只需將其變成8*8的正方形。這樣就可以比較任意大小的圖片，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。
- 簡化色彩: 將8*8的小圖片轉(zhuǎn)換成灰度圖像。
- 計算平均值: 計算所有64個像素的灰度平均值。
- 比較像素的灰度: 將每個像素的灰度，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。
- 計算hash值: 將上一步的比較結(jié)果，組合在一起，就構(gòu)成了一個64位的整數(shù)，這就是這張圖片的指紋。組合的次序并不重要，只要保證所有圖片都采用同樣次序就行了。
一點(diǎn)解釋: 如果圖片放大或縮小，或改變縱橫比，結(jié)果值也不會改變。增加或減少亮度或?qū)Ρ榷?，或改變顏色?strong>對hash值都不會太大的影響。
最大優(yōu)點(diǎn):-----計算速度快！
那么完成了以上步驟,一張圖片就相當(dāng)于有了自己的"指紋"了,然后就是計算不同位的個數(shù)---漢明距離了
如果漢明距離小于5，則表示有些不同，但比較相近，如果漢明距離大于10則表明完全不同的圖片。
缺點(diǎn): 但受均值的影響非常大。如對圖像進(jìn)行伽馬校正或直方圖均衡就會影響均值，從而影響最終的hash值。
改良版:pHash
pHash的工作過程如下：
(1）縮小尺寸：pHash以小圖片開始，但圖片大于88，3232是最好的。這樣做的目的是簡化了DCT的計算，而不是減小頻率。
（2）簡化色彩：將圖片轉(zhuǎn)化成灰度圖像，進(jìn)一步簡化計算量。
（3）計算DCT：計算圖片的DCT變換，得到32*32的DCT系數(shù)矩陣。
（4）縮小DCT：雖然DCT的結(jié)果是3232大小的矩陣，但我們只要保留左上角的88的矩陣，這部分呈現(xiàn)了圖片中的最低頻率。
（5）計算平均值：如同均值哈希一樣，計算DCT的均值。
（6）計算hash值：這是最主要的一步，根據(jù)8*8的DCT矩陣，設(shè)置0或1的64位的hash值，大于等于DCT均值的設(shè)為”1”，小于DCT均值的設(shè)為“0”。組合在一起，就構(gòu)成了一個64位的整數(shù)，這就是這張圖片的指紋。
優(yōu)點(diǎn)：只要圖片的整體結(jié)構(gòu)保持不變，hash結(jié)果值就不變。能夠避免伽馬校正或顏色直方圖被調(diào)整帶來的影響。
與均值哈希一樣，pHash同樣可以用漢明距離來進(jìn)行比較。
