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我的用户正在将图像上传到我的网站，我想首先向他们提供已经上传的图像。我的想法是 1. 为每个现有图像创建某种图像“散列” 2. 创建新上传图像的散列并将其与数据库中的其他图像进行比较

我找到了一些有趣的解决方案，例如http://www.pureftpd.org/project/libpuzzle或http://phash.org/等，但他们遇到了一个或多个问题

  1. 他们需要一些非标准的 PHP 扩展（或者根本不在 PHP 中）——这对我来说没问题，但我想将它创建为我流行的 CMS 的插件，它在许多托管环境中使用，不受我的控制。
  2. 他们正在比较两张图片，但我需要一对多（例如数千张）进行比较，并且一张一张地进行比较会非常无效/缓慢......

我可以只找到非常相似的图像（例如不同的大小、重新保存的 jpg 或不同的 jpg 压缩系数）。

我得到的唯一想法是将图像大小调整为例如 5px*5px* 256 色，创建它的字符串表示，然后找到相同的。但我猜想即使只有两张大小不同的相同图像，它也可能会在颜色上产生微小的差异，所以只找到 100% 相同的图像是没有用的。

所以我需要一些好的图像字符串表示格式，而不是可以与一些 SQL 函数一起使用来找到类似的，或者其他一些好的方法。例如 phash 创建感知散列，所以当两个数字接近时，图像也应该接近，所以我只需要找到最近的距离。但它又是外部库。

有什么简单的方法吗？

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我以前也遇到过同样的问题。

随意复制我所做的，希望它能帮助您/解决您的问题。

我是如何解决的

我的第一个失败的想法，类似于你可能在想的，是我最终为每张图片制作了字符串（无论大小）。但是我很快就发现这可以超快地填充您的数据库，并且效果不佳。

下一个选项（有效）是一个较小的图像（就像你的5px想法），我就是这样做的，但是使用10px*10px图像。我为每个图像创建“哈希”的方式就是imagecolorat()函数。

请参阅此处的 php.net。

收到rgb图像的颜色时，我将它们四舍五入到最接近的50，这样颜色就不那么具体了。该数字 ( ) 是您想要更改的数字，具体50取决于您希望搜索的具体程度。

例如：

// Pixel RGB
rgb(105, 126, 225) // Original
rgb(100, 150, 250) // After rounding numbers to nearest 50

在对每个像素执行此操作后（10px*10px将rgb()返回 100 ），然后我将它们转换为数组，并将它们作为 and 存储在数据库base64_encode()中serialize()。

在搜索相似的图像时，我对他们想要上传的图像执行了完全相同的过程，然后从数据库中提取图像“哈希”以比较它们，并查看匹配的圆角rgb's。

提示

  • 四舍五入的越大，您50的搜索就越不具体（反之亦然）。rgb

  • 如果您希望您的SQL更具体，最好将有关图像的额外/特定信息存储在数据库中，以便您可以限制在数据库中获得的搜索。例如。如果纵横比为4:3，则仅从数据库中拉取图像4:3。（ETC）

  • 要完美地获得这个5px*可能很困难5px，因此建议使用 phpthumb。我使用它的语法：

phpthumb.php?src=IMAGE_NAME_HERE.png&w=10&h=10&zc=1
// &w=  width of your image
// &h=  height of your image
// &zc= zoom control. 0:Keep aspect ratio, 1:Change to suit your width+height

祝朋友好运，希望能帮到你。

于 2012-07-05T01:17:51.337 回答
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对于一个简单的 php 实施检查：https ://github.com/kennethrapp/phasher

但是 - 我想知道是否有一个用于“比较”的本机 mySql 函数（参见上面的 php 类）

于 2013-05-06T19:57:30.330 回答
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以学术的方式把它放下，你正在寻找的是一个相似度函数，它接收两个图像并返回一个指示两个图像有多远/相似的指标。这个指标很容易是一个从 -1 到 1 的十进制数（相距很远到很近）。拥有此功能后，您可以将图像设置为参考并将所有图像与其进行比较。然后找到与一个相似的图像就像找到最接近的相似性因子一样简单，只需在 MySQL 等 RDBMS 中的双字段上进行简单搜索即可。

现在剩下的就是如何定义相似度函数。老实说，这是特定于问题的。这取决于你所说的相似。但是协方差通常是一个很好的起点，它只需要你的两个图像大小相同，我认为这没什么大不了的。但是，您可以找到许多其他想法来搜索“两个图像之间的相似性度量”。

于 2013-12-28T20:10:33.963 回答
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我将图像缩小到 8x8，然后将 RGB 转换为 1 字节 HSV，因此结果哈希是 172 字节字符串。

HSVHSVHSVHSVHSVHSVHSVHSV... (from 8x8 block, 172 bytes long)
0fff0f3ffff4373f346fff00...

它不是 100% 准确（未找到一些重复项），但效果很好，并且看起来没有误报结果。

于 2013-12-17T11:01:01.110 回答