圖像的相似度Hash算法

Hash算法有三種，分別為平均哈希算法(aHash)、感知哈希算法你(pHash)和差異哈哈希算法(dHash)。

針對以上三種的Hash算法詳解見博客園文章 

https://www.cnblogs.com/Kalafinaian/p/11260808.html

本文實現針對平均哈希算法；

1 平均哈希算法（aHash）

1.1 算法步驟

       平均哈希算法是三種Hash算法中最簡單的一種，它通過下面幾個步驟來獲得圖片的Hash值，這幾個步驟分別是(1) 縮放圖片；（2）轉灰度圖; (3) 算像素均值；（4）根據相似均值計算指紋。具體算法如下所示:

　　表1 aHash得到圖片Hash值地算法

縮放圖片	輸入圖片大小尺寸各異，為了統一圖片的輸入，統一將圖片尺寸縮放為8*8，一共得到了64個像素點。
轉灰度圖	輸入圖片有些為單通道灰度圖，有些RGB三通道彩色圖，有些為RGBA四通道彩色圖。也為了統一下一步輸入標准，將非單通道圖片都轉為單通道灰度圖。 其中RGB三通道轉單通道算法有下面幾種: 1.浮點算法：Gray=R0.3+G0.59+B0.11 2.整數方法：Gray=(R30+G59+B11)/100 3.移位方法：Gray =(R76+G151+B*28)>>8;  4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;   本Demo采用的該方法 5.僅取綠色：Gray=G；
算像素均值	通過上一步可得一個8x8的整數矩陣G，計算這個矩陣中所有元素的平均值，假設其值為a
據像素均值計算指紋	初始化輸入圖片的ahash = ""  從左到右一行一行地遍歷矩陣G每一個像素如果第i行j列元素G(i,j) >= a，則ahash += "1"如果第i行j列元素G(i,j) <a， 則ahash += "0"

       

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

得到圖片的ahash值后，比較兩張圖片ahash值的漢明距離，通常認為漢明距離小於10的一組圖片為相似圖片。

  Demo 界面/  

 

   

  獲取aHash函數如下：

function TForm1.GetHash(src: TBitmap; iType: Integer): Int64;
var
  p: PByteArray;
  bmp: TBitmap;
  x, y: Integer;
  gray, sum: Integer;
  ct: array[0..7, 0..7] of Byte;
  avg: Single;
  ret: Int64;
begin
  ret := 0;
  case iType of
    0:  // aHash  平均哈希算法
    begin
      bmp := TBitmap.Create;
      try
        bmp.Assign(src);
        bmp.Width := 8;
        bmp.Height := 8;
        bmp.PixelFormat := pf24bit;
        sum := 0;
        for y := 0 to 7 do
        begin
          p := bmp.ScanLine[y];
          for x := 0 to 7 do
          begin
            //轉灰度圖 平均值法
            gray := (p[3 * x + 2] + p[3 * x + 1] + p[3 * x]) div 3;
            ct[y, x] := gray;
            sum := sum + gray;
          end;
        end;
        avg := sum/64;
        for y := 0 to 7 do
          for x := 0 to 7 do
            ret := ret shl 1 or Ord(ct[y, x] > avg);
      finally
        bmp.Free;
      end;
    end;
    1:  // pHash  感知哈希算法
    begin

    end;
    2:  // dHash  差異哈希算法
    begin

    end;
  end;
  Result := ret;
end;

計算漢明距離函數：原理參考：https://blog.csdn.net/u013243347/article/details/52220551

function TForm1.Hamming(Hash1, Hash2: Int64): Integer;
var
  A: Int64;
begin
  Result := 0;
  A := Hash1 xor Hash2;
  while A<>0 do
  begin
    A := A and (A-1);
    Inc(Result);
  end;
end;

Demo 下載地址：https://download.csdn.net/download/huffmanlepand/11833317