1、前言 目前“以图搜图”的引擎越来越多，可参考博文：http://blog.csdn.net/forthcriminson/article/details/8698175 此篇博文中列出了很多“以图搜图”的引擎，之前很好奇他们是如何进行检索的，偶然间看到了一篇博客，上面说Google和Tineye主要利用的算法是感知哈希算法（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，里面介绍的原理也比较简单，正好目前也在做图像检索方面的课题，就用OpenCV实现了一下，供大家参考，本篇博文主要介绍如何通过OpenCV实现均值Hash和pHash算法，基本原理和流程会在代码的注释中详细说明。
2、均值Hash算法

//均值Hash算法  
 string HashValue(Mat &src)  
 {  
     string rst(64,'\0');  
     Mat img;  
     if(src.channels()==3)  
         cvtColor(src,img,CV_BGR2GRAY);  
    else  
        img=src.clone();  
       /*第一步，缩小尺寸。 
         将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素,去除图片的细节*/  
        resize(img,img,Size(8,8));  
    /* 第二步，简化色彩(Color Reduce)。 
       将缩小后的图片，转为64级灰度。*/  
    uchar *pData;  
    for(int i=0;i<img.rows;i++)  
    {  
        pData = img.ptr<uchar>(i);  
        for(int j=0;j<img.cols;j++)  
        {  
            pData[j]=pData[j]/4;            }  
    }  
        /* 第三步，计算平均值。 
       计算所有64个像素的灰度平均值。*/  
    int average = mean(img).val[0];  
        /* 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*/  
    Mat mask= (img>=(uchar)average);  
        /* 第五步，计算哈希值。*/  
    int index = 0;  
    for(int i=0;i<mask.rows;i++)  
    {  
        pData = mask.ptr<uchar>(i);  
        for(int j=0;j<mask.cols;j++)  
        {  
            if(pData[j]==0)  
                rst[index++]='0';  
            else  
                rst[index++]='1';  
        }  
    }  
    return rst;  
 }  

3、pHash算法

//pHash算法  
 string pHashValue(Mat &src)  
 {  
     Mat img ,dst;  
     string rst(64,'\0');  
     double dIdex[64];  
     double mean = 0.0;  
     int k = 0;  
     if(src.channels()==3)  
     {  
         cvtColor(src,src,CV_BGR2GRAY);  
         img = Mat_<double>(src);  
     }     
     else  
     {  
         img = Mat_<double>(src);  
     }       
        /* 第一步，缩放尺寸*/  
     resize(img, img, Size(8,8));  
        /* 第二步，离散余弦变换，DCT系数求取*/  
     dct(img, dst);   
        /* 第三步，求取DCT系数均值（左上角8*8区块的DCT系数）*/  
     for (int i = 0; i < 8; ++i) {  
         for (int j = 0; j < 8; ++j)   
         {  
             dIdex[k] = dst.at<double>(i, j);  
             mean += dst.at<double>(i, j)/64;  
             ++k;  
         }  
     }  
        /* 第四步，计算哈希值。*/  
     for (int i =0;i<64;++i)  
     {  
         if (dIdex[i]>=mean)  
         {  
             rst[i]='1';  
         }  
         else  
         {  
             rst[i]='0';  
         }  
     }  
     return rst;  
 }  

4、汉明距离计算

//汉明距离计算  
 int HanmingDistance(string &str1,string &str2)  
 {  
    if((str1.size()!=64)||(str2.size()!=64))  
        return -1;  
    int difference = 0;  
    for(int i=0;i<64;i++)  
    {  
        if(str1[i]!=str2[i])  
            difference++;  
    }  
    return difference;  
 }  

5、opencv实现的测试代码

string strSrcImageName = "src.jpg";  
cv::Mat matSrc, matSrc1, matSrc2;  
matSrc = cv::imread(strSrcImageName, CV_LOAD_IMAGE_COLOR);  
CV_Assert(matSrc.channels() == 3);  
cv::resize(matSrc, matSrc1, cv::Size(357, 419), 0, 0, cv::INTER_NEAREST);  
//cv::flip(matSrc1, matSrc1, 1);  
cv::resize(matSrc, matSrc2, cv::Size(2177, 3233), 0, 0, cv::INTER_LANCZOS4);  
cv::Mat matDst1, matDst2;  
cv::resize(matSrc1, matDst1, cv::Size(8, 8), 0, 0, cv::INTER_CUBIC);  
cv::resize(matSrc2, matDst2, cv::Size(8, 8), 0, 0, cv::INTER_CUBIC);  
cv::cvtColor(matDst1, matDst1, CV_BGR2GRAY);  
cv::cvtColor(matDst2, matDst2, CV_BGR2GRAY);  
int iAvg1 = 0, iAvg2 = 0;  
int arr1[64], arr2[64];  
for (int i = 0; i < 8; i++) {  
    uchar* data1 = matDst1.ptr<uchar>(i);  
    uchar* data2 = matDst2.ptr<uchar>(i);  
    int tmp = i * 8;  
    for (int j = 0; j < 8; j++) {  
        int tmp1 = tmp + j;  
        arr1[tmp1] = data1[j] / 4 * 4;  
        arr2[tmp1] = data2[j] / 4 * 4;  
        iAvg1 += arr1[tmp1];  
        iAvg2 += arr2[tmp1];  
    }  
}  
iAvg1 /= 64;  
iAvg2 /= 64;  
for (int i = 0; i < 64; i++) {  
    arr1[i] = (arr1[i] >= iAvg1) ? 1 : 0;  
    arr2[i] = (arr2[i] >= iAvg2) ? 1 : 0;  
}  
int iDiffNum = 0;  
for (int i = 0; i < 64; i++)  
    if (arr1[i] != arr2[i])  
        ++iDiffNum;  
cout<<"iDiffNum = "<<iDiffNum<<endl;  
if (iDiffNum <= 5)  
    cout<<"two images are very similar!"<<endl;  
else if (iDiffNum > 10)  
    cout<<"they are two different images!"<<endl;  
else  
    cout<<"two image are somewhat similar!"<<endl;  

 

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