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百度识图:以图搜图找到相似图片原理解析

seo杂谈 秦皇岛seo 5909℃ 0评论

1.玩转百度识图

“鉴”你所见,百度人脸识别 。

打开百度首页,搜索框右侧有一个相机图标,就是百度识图。

 

你可以用一张图片,搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。百度识图提供两种方式:1、粘贴图片地址;2、本地上传图片(支持拖拽图片)。

百度识图

百度识图

 

你输入网片的网址,或者直接上传图片,百度识图就会找出与其相似的图片。

百度识图

百度识图

上传一张美女照片后,百度识图返回如下结果:

百度识图

百度识图

运用此工具,我们可以找到高清无水印原图,并查看引用图片的文章内容;

类似的”相似图片搜索引擎”还有不少,TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。

百度把”百度识图”放上搜索框,搜索不止于文字,期待视频识别的到来。

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这种识别图片的技术原理是什么?计算机怎么知道两张图片相似呢?

根据Neal Krawetz博士的解释,原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法,就达到基本的效果。

这里的关键技术叫做”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。

下面是一个最简单的实现:

2.第一步,缩小尺寸。

将图片缩小到8×8的尺寸,总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节,只保留结构、明暗等基本信息,摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。

? ?

3.第二步,简化色彩。

将缩小后的图片,转为64级灰度。也就是说,所有像素点总共只有64种颜色。

4.第三步,计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

5.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。

6.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位的整数,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
= = 8f373714acfcf4d0

得到指纹以后,就可以对比不同的图片,看看64位中有多少位是不一样的。在理论上,这等同于计算”汉明距离”(Hamming distance)。如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片很相似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。

具体的代码实现,可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短,只有53行。使用的时候,第一个参数是基准图片,第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录,返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量(汉明距离)。

这种算法的优点是简单快速,不受图片大小缩放的影响,缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字,它就认不出来了。所以,它的最佳用途是根据缩略图,找出原图。

实际应用中,往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法,它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%,它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂,但是原理与上面的简便算法是一样的,就是先将图片转化成Hash字符串,然后再进行比较。

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