比较二值化图像的哈希值
时间: 2023-11-12 07:07:50 浏览: 38
二值化图像的哈希值可以通过以下步骤来比较:
1. 将两张二值化图像的大小调整为相同的尺寸;
2. 对每个像素分别计算哈希值,可以使用一些哈希算法,比如pHash算法、dHash算法、aHash算法等;
3. 将两张图片的哈希值进行比较,可以使用汉明距离或欧式距离等算法来计算两个哈希值之间的差异。
如果两张图片的哈希值相似,则说明这两张图片的内容也相似。相反,如果哈希值不同,则说明这两张图片的内容不同。
相关问题
matlab生成代码:将图片生成48位的哈希值
可以使用Matlab中的Image Processing Toolbox中的函数来生成48位哈希值。以下是简单的代码示例:
```matlab
% 读取图片
img = imread('image.jpg');
% 将图片缩小到8x8像素
img = imresize(img, [8 8]);
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 计算均值
mean_val = mean(img_gray(:));
% 将图像二值化
img_bw = img_gray > mean_val;
% 将二进制图像转换为十六进制字符串
hash_str = dec2hex(bin2dec(char('0' + img_bw(:))), 12);
% 将十六进制字符串转换为48位哈希值
hash_val = hex2num(hash_str);
% 显示哈希值
disp(hash_val);
```
当然,以上只是一个简单的示例,具体实现可能需要根据实际情况进行调整和优化。
哈希函数比较图片相似度java实现
以下是一种基于哈希函数比较图片相似度的 Java 实现:
1. 首先,我们需要读取两张图片并将其转换为灰度图像:
```java
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
public class ImageCompare {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 读取图片1
File file1 = new File("image1.jpg");
BufferedImage image1 = ImageIO.read(file1);
BufferedImage grayImage1 = toGrayImage(image1);
// 读取图片2
File file2 = new File("image2.jpg");
BufferedImage image2 = ImageIO.read(file2);
BufferedImage grayImage2 = toGrayImage(image2);
// TODO: 计算哈希值并比较相似度
}
// 将彩色图像转换为灰度图像
private static BufferedImage toGrayImage(BufferedImage image) {
int width = image.getWidth();
int height = image.getHeight();
BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_BYTE_GRAY);
for (int y = 0; y < height; y++) {
for (int x = 0; x < width; x++) {
int rgb = image.getRGB(x, y);
int r = (rgb >> 16) & 0xFF;
int g = (rgb >> 8) & 0xFF;
int b = rgb & 0xFF;
int gray = (int) (0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b);
grayImage.setRGB(x, y, (gray << 16) | (gray << 8) | gray);
}
}
return grayImage;
}
}
```
2. 接下来,我们可以使用 DCT(离散余弦变换)算法计算哈希值。DCT 算法可以将图像分解成若干个频率分量,我们只需要保留其中的高频分量,然后将其转化为 64 位二进制数即可。在计算哈希值时,我们可以将每个像素的灰度值作为 DCT 算法的输入,然后将输出结果的前 64 个元素进行二值化(即大于平均值为 1,小于平均值为 0),得到一个 64 位的二进制数,作为该图像的哈希值。
```java
import org.apache.commons.math3.complex.Complex;
import org.apache.commons.math3.transform.*;
import java.util.Arrays;
public class ImageCompare {
public static void main(String[] args) throws IOException {
// 读取图片1
File file1 = new File("image1.jpg");
BufferedImage image1 = ImageIO.read(file1);
BufferedImage grayImage1 = toGrayImage(image1);
// 读取图片2
File file2 = new File("image2.jpg");
BufferedImage image2 = ImageIO.read(file2);
BufferedImage grayImage2 = toGrayImage(image2);
// 计算哈希值并比较相似度
long hash1 = calculateHash(grayImage1);
long hash2 = calculateHash(grayImage2);
double similarity = compareHash(hash1, hash2);
System.out.println("Hash1: " + Long.toBinaryString(hash1));
System.out.println("Hash2: " + Long.toBinaryString(hash2));
System.out.println("Similarity: " + similarity);
}
// 计算哈希值
private static long calculateHash(BufferedImage grayImage) {
int width = grayImage.getWidth();
int height = grayImage.getHeight();
double[][] data = new double[height][width];
for (int y = 0; y < height; y++) {
for (int x = 0; x < width; x++) {
data[y][x] = grayImage.getRGB(x, y) & 0xFF;
}
}
DctNormalization normalization = DctNormalization.ORTHOGONAL_DCT_I;
RealMatrix2D matrix = new DenseRealMatrix2D(data);
RealMatrix2D dct = new FastCosineTransformer2D(normalization).transform(matrix);
double[] vector = new double[64];
double sum = 0;
for (int i = 0; i < 8; i++) {
for (int j = 0; j < 8; j++) {
vector[i * 8 + j] = dct.getEntry(i, j);
sum += vector[i * 8 + j];
}
}
double mean = sum / 64;
long hash = 0;
for (int i = 0; i < 64; i++) {
if (vector[i] > mean) {
hash |= (1L << i);
}
}
return hash;
}
// 比较哈希值的相似度
private static double compareHash(long hash1, long hash2) {
int diff = Long.bitCount(hash1 ^ hash2);
return 1.0 - (double) diff / 64.0;
}
}
```
3. 在上面的代码中,我们使用了 Apache Commons Math 库中的 DCT 实现。我们首先将图像数据以二维数组的形式传递给 DCT 算法,然后将其转化为一维数组。在计算哈希值时,我们只需要保留前 64 个元素,然后将其转化为 64 位的二进制数即可。在比较哈希值时,我们可以使用 Hamming 距离,即两个二进制数对应位不同的数量。相似度可以用 1 减去 Hamming 距离除以总位数的结果得到。
需要注意的是,哈希函数比较图片相似度并不是一个精确的方法,可能会存在误差。在实际应用中,我们可以根据具体需求调整阈值,以达到较好的效果。