C#对比图片相似度

第一步 缩小图片尺寸

        将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构、明暗等基本信息.

第二步 转为灰度图片

         将缩小后的图片, 转为64级灰度图片.

第三步 计算灰度平均值

         计算图片中所有像素的灰度平均值

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, 如果大于或等于平均值记为1, 小于平均值记为0.

第五步 计算哈希值

         将上一步的比较结果, 组合在一起, 就构成了一个64位的二进制整数, 这就是这张图片的指纹.

第六步 对比图片指纹

        得到图片的指纹后, 就可以对比不同的图片的指纹, 计算出64位中有多少位是不一样的. 如果不相同的数据位数不超过5, 就说明两张图片很相似, 如果大于10, 说明它们是两张不同的图片.

using  System;

using  System.IO;

using  System.Drawing;

 

namespace  SimilarPhoto

{

     class  SimilarPhoto

     {

         Image SourceImg;

 

         public  SimilarPhoto( string  filePath)

         {

             SourceImg = Image.FromFile(filePath);

         }

 

         public  SimilarPhoto(Stream stream)

         {

             SourceImg = Image.FromStream(stream);

         }

 

         public  String GetHash()

         {

             Image image = ReduceSize();

             Byte[] grayValues = ReduceColor(image);

             Byte average = CalcAverage(grayValues);

             String reslut = ComputeBits(grayValues, average);

             return  reslut;

         }

 

         // Step 1 : Reduce size to 8*8

         private  Image ReduceSize( int  width = 8,  int  height = 8)

         {

             Image image = SourceImg.GetThumbnailImage(width, height, () => {  return  false ; }, IntPtr.Zero);

             return  image;

         }

 

         // Step 2 : Reduce Color

         private  Byte[] ReduceColor(Image image)

         {

             Bitmap bitMap =  new  Bitmap(image);

             Byte[] grayValues =  new  Byte[image.Width * image.Height];

 

             for ( int  x = 0; x<image.Width; x++)

                 for  ( int  y = 0; y < image.Height; y++)

                 {

                     Color color = bitMap.GetPixel(x, y);

                     byte  grayValue = ( byte )((color.R * 30 + color.G * 59 + color.B * 11) / 100);

                     grayValues[x * image.Width + y] = grayValue;

                 }

             return  grayValues;

         }

 

         // Step 3 : Average the colors

         private  Byte CalcAverage( byte [] values)

         {

             int  sum = 0;

             for  ( int  i = 0; i < values.Length; i++)

                 sum += ( int )values[i];

             return  Convert.ToByte(sum / values.Length);

         }

 

         // Step 4 : Compute the bits

         private  String ComputeBits( byte [] values,  byte  averageValue)

         {

             char [] result =  new  char [values.Length];

             for  ( int  i = 0; i < values.Length; i++)

             {

                 if  (values[i] < averageValue)

                     result[i] =  '0' ;

                 else

                     result[i] =  '1' ;

             }

             return  new  String(result);

         }

 

         // Compare hash

         public  static  Int32 CalcSimilarDegree( string  a,  string  b)

         {

             if  (a.Length != b.Length)

                 throw  new  ArgumentException();

             int  count = 0;

             for  ( int  i = 0; i < a.Length; i++)

             {

                 if  (a[i] != b[i])

                     count++;

             }

             return  count;

         }

     }

}