刚刚看了一下阮一峰老师的博文： 相似图片搜索原理 http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html ，里面说到了一种很简单的图片相似计算方法，就是把一个图片压缩成 8x8 大小的小图片，对这 64 个像素进行遍历，取灰度平均值，每个像素点取和灰度值比较大小的布尔值 1 或者 0 ，最终生成一个 64 位大小的字符串作为其特征码。
其实目前很多 pHash （ perceptual hash ）都是按照这种算法来定性一张图片，如果真的每张图片都对应一种这种算法的 pHash 码，世界上是不是永远最多只能存在 2^64=18446744073709552000 张图片？？？
目前 github 了一遍都找不到更好的 pHash 算法， V2 们有没有好点的 pHash 算法示例，有 php 代码更好，谢谢
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whx20202 Feb 17, 2017  2
我毕业论文也搞了点图像，是结合应用那种的，我就随便说说
很多图像检索的方法，尤其是比较老的，都是这样，把图像弄成一个向量，然后算欧氏距离来计算相似度。 包括他文中说的 SIFT 也是搞成 128 维向量 图片肯定是无穷无尽的，你如果使用更加”优秀“的算法，就会有更多的图像向量或者图像摘要 我当时用的是词袋模型算法， 就是把图像提取 sift 特征，然后把特征点拿出来聚类，再用自然语言处理的方法，把特征点当做自然语言处理领域的 ”词“，然后搞倒排索引，就表示成向量了，最后通过欧氏距离来计算最近邻或者近似最近邻 我记得还有一种算法 2016 年 CVPR 发的，人家只用了 16 位还是多少来着，但是算法很复杂，效果还可以。。。相似度也还不错 |
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rock_cloud Feb 17, 2017 1
只能说这种算法只能分辨这么多种吧。。。然后你这个数也不对啊？
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FinnBai Feb 17, 2017
我前一阵子也研究了下图像识别,最近有项目了,就暂时搁浅了
首先, 图片肯定是无穷无尽的...... 其次,还是有许多其他的算法的,http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/similar_image_search_part_ii.html 阮一峰老师的第二篇博文也讲解了其他算法 最后,图像这块推荐下 opencv php 貌似不太适合把,用 python 或者 c++吧.opencv 对应的接口 https://github.com/cnbailian/image-recognition 我也是刚学,代码什么的也是丑陋.随便看一看吧 |
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iamzhuyi Feb 17, 2017
哈哈 我毕业论文也是关于这个的
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cnZary Feb 17, 2017
只是你那个分辨率只能存在这么多张图片吧？
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murmur Feb 17, 2017 1
楼主这数学。。。
一个图片按 640x 480 分辨率算，也就是这么多点，每个点的颜色可能取值为 255x255x255 那么有多少种可能呢 数量级都不对哦 |
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murmur Feb 17, 2017 11
楼主最好好好理解下特征是什么意思，特征提取是有损的，而且损失信息量相当大
举个例子来说，满屋的青蛙有一只狗，你说有个东西没戴眼镜，我一眼就能找出来是啥 但是万千世界你让我同样找这条狗，恐怕这信息就不够用了 |
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function007 Feb 17, 2017
散列是无限集对有限集，必然会有撞的啊。。
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ynyounuo Feb 17, 2017
压缩成 8×8 大小的小图片
取灰度平均值 然后你会说只能存在 2⁶⁴ 张图片？ |
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wuhang89 Feb 17, 2017
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njwangchuan Feb 17, 2017
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qian0206 Feb 17, 2017
@njwangchuan 保存图片前 hash 的话，对于滤镜处理或者降低分辨率的图片也能识别出来，这类图片的前 hash 也是一样么？求告知，谢谢
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whx20202 Feb 17, 2017
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ETiV Feb 17, 2017 via iPhone
啥样的脑洞能想出这种结论
既然是 hash ，就肯定有碰撞呀 |
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BlackBerry Feb 17, 2017
这么大的数也不小了，放心吧，没有那么多图片的
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neurocomputing Feb 17, 2017
瞧你说的，要是没有 hash ，是不是世界就不存在了
hash 不过都是从无限集到有限集的映射罢了 |
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misaka20038numbe Feb 17, 2017
放心好了，要是不够了 hash 长度可以加的嘛。
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flyingghost Feb 17, 2017
说到了一种（很简单）的图片相似计算方法，就是把一个图片压缩成 （ 8x8 ）大小的小图片，对这 （ 64 ） 个像素进行遍历，取灰度平均值，每个像素点取和灰度值比较大小的布尔值 1 或者 0 ，最终生成一个 （ 64 ）位大小的字符串作为其特征码。
同理也可以说： 说到了一种（稍微复杂点）的图片相似计算方法，就是把一个图片压缩成 （ 800x800 ）大小的小图片，对这（ 640000 ）个像素进行遍历，取灰度平均值，每个像素点取和灰度值比较大小的布尔值 1 或者 0 ，最终生成一个（ 640000 ）位大小的字符串作为其特征码。 咦？世界上的图片变多了？（大雾） |
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viator42 Feb 17, 2017
以图找图还是没法分辨细节的东西,我上传一页本子谷歌只能认出这是漫画
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starvedcat Feb 17, 2017
肯定存在某个二进制排列，该数据为一张图片，其内容是你和[x]的交合场面（ x 可为任何人）。只不过这样的图片你还没找到
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icebergSnow Feb 17, 2017 via Android 1
@murmur 苟也有眼镜啊？！
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picasso250 Feb 17, 2017
你知道 2^64 多大吗？
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picasso250 Feb 17, 2017
恰巧和 IPv6 的地址数量一样多
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Kilerd Feb 17, 2017 via iPhone
全世界只有 26 个英文单词？😷😷😷
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ho121 Feb 17, 2017 via Android
整个世界是不是只会经历 4294967296 秒？
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realpg PRO 如果一个系统采用 crc32 存密码，那么地球上只有 4294967296 种密码？
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QNLvw5fLfr7c Feb 18, 2017
我觉得在所有图像中，有意义的图片很少很少，听说（目前为止）不到 100,000,000,000 ，更别说 2^64 了。
因此使用散列进行匹配是可行的，就像两个人指纹不太可能相同一样。 |
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