java pHash比较图片相似算法
时间: 2023-07-10 16:10:35 浏览: 56
使用Java实现pHash比较图片相似度的算法,可以通过计算两个图像的pHash值之间的汉明距离来实现。汉明距离是两个等长字符串之间对应位置上不同字符的个数,也就是说,两个字符串的汉明距离越小,它们的相似度就越高。
下面是一个使用Java实现pHash比较图片相似度的示例代码:
```java
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_imgcodecs;
import com.github.kilianB.hashAlgorithms.PerceptiveHash;
public class ImageSimilarity {
public static void main(String[] args) {
// 读取两个图像
opencv_core.Mat image1 = opencv_imgcodecs.imread("image1.jpg");
opencv_core.Mat image2 = opencv_imgcodecs.imread("image2.jpg");
// 将图像转换为灰度图像
opencv_core.Mat grayImage1 = new opencv_core.Mat();
opencv_imgproc.cvtColor(image1, grayImage1, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
opencv_core.Mat grayImage2 = new opencv_core.Mat();
opencv_imgproc.cvtColor(image2, grayImage2, opencv_imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
// 计算pHash值
PerceptiveHash phash = new PerceptiveHash(32);
String hash1 = phash.hash(grayImage1);
String hash2 = phash.hash(grayImage2);
// 计算汉明距离
int hammingDistance = 0;
for(int i = 0; i < hash1.length(); i++) {
if(hash1.charAt(i) != hash2.charAt(i)) {
hammingDistance++;
}
}
// 计算相似度
double similarity = 1 - hammingDistance / (double)hash1.length();
System.out.println("相似度: " + similarity);
}
}
```
这个示例代码读取名为"image1.jpg"和"image2.jpg"的两个图像,将它们转换为灰度图像,然后计算它们的pHash值,并计算两个pHash值之间的汉明距离。最后,通过汉明距离计算两个图像的相似度。