感知哈希算法(Perceptual hash algorithm)的OpenCV实现
2014-11-05 20:58
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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。
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;
}
//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;
}
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
通过上面两段代码就可以计算出图像的Hash值,检索的时候一般采用汉明距离来进行判断两幅图像的相似性,一般情况下认为汉明距离小于5,就可以认为两幅图像时相似的。汉明具体计算实现://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;
}
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