相似图片搜索原理二(phash—c++实现)

前段时间介绍过相似图片搜索原理一(ahash) http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/45101859，它是基于内容检索最简单的一种；这里介绍它的增强版本感知哈希算法(perceptual hash, phash)。它主要也是用缩略图搜原图并能达到较好点的效果.

理论部分：

理论部分主要包括以下几个步骤：

<1> 图像缩放—将图像缩放到32*32大小

<2>灰度化—对32*32大小的图像进行灰度化

<3>离散余弦变换(DCT)—对32*32大小图像进行DCT

<4>计算均值—用32*32大小图片前面8*8大小图片处理并计算这64个像素的均值

<4>得到8*8图像的phash—8*8的像素值中大于均值的则用1表示，小于的用0表示，这样就得到一个64位二进制码作为该图像的phash值。

<5>计算两幅图像ahash值的汉明距离，距离越小，表明两幅图像越相似；距离越大，表明两幅图像距离越大。

这样做能够避免伽马校正或者颜色直方图调整带来的影响。

更详细的理论可以参看：

1：http://www.hackerfactor.com/blog/index.php?/archives/432-Looks-Like-It.html

2：http://blog.csdn.net/luoweifu/article/details/8220992包括java代码实现

 

下面我给出自己的c++代码实现：

<1>图像灰度化与缩放

      

[cpp] view plaincopyprint?

1.        Mat img = imread("E:\algorithmZack\ImageSearch\image\person.jpg", 1);  
2. if(!img.data){  
3.     cout << "the image is not exist" << endl;  
4.     return 0;  
5. }  
6. int size = 32;  // 图片缩放后大小  
7.   
8. resize(img, img, Size(size,size));      // 缩放到32*32  
9. cvtColor(img, img, COLOR_BGR2GRAY);       // 灰度化  

<2>DCT变换

[cpp] view plaincopyprint?

1. /* 
2.     功能：获取DCT系数 
3.     n：矩阵大小 
4.     quotient: 系数 
5.     quotientT: 系数转置 
6. */  
7. void coefficient(const int &n, double **quotient, double **quotientT){  
8.     double sqr = 1.0/sqrt(n+0.0);  
9.     for(int i = 0; i < n; i++){  
10.         quotient[0][i] = sqr;  
11.         quotientT[i][0] =  sqr;  
12.     }  
13.   
14.     for(int i = 1; i < n; i++){  
15.         for(int j = 0; j < n; j++){  
16.             quotient[i][j] = sqrt(2.0/n)*cos(i*(j+0.5)*PI/n);  // 由公式得到  
17.             quotientT[j][i] = quotient[i][j];  
18.         }  
19.     }  
20.   
21. }  
22. /* 
23.     功能：两矩阵相乘 
24.     A和B：源输入矩阵 
25.     result：输出矩阵 
26. */  
27. void matrixMultiply(double **A, double **B, int n, double **result){    
28.     double t = 0;  
29.     for(int i = 0; i < n; i++){  
30.         for(int j = 0; j < n; j++){  
31.             t = 0;  
32.             for(int k = 0; k < n; k++)  
33.                 t += A[i][k]*B[k][j];     
34.             result[i][j] = t;  
35.         }  
36.     }  
37. }  
38.   
39.   
40. void DCT(Mat_<uchar> image, const int &n, double **iMatrix){  
41.     for(int i = 0; i < n; i++){  
42.         for(int j = 0; j < n; j++){  
43.             iMatrix[i][j] = (double)image(i,j);  
44.         }  
45.     }  
46.   
47.     // 为系数分配空间  
48.     double **quotient = new double*[n];  
49.     double **quotientT = new double*[n];  
50.     double **tmp = new double*[n];  
51.     for(int i = 0; i < n; i++){  
52.         quotient[i] = new double[n];  
53.         quotientT[i] = new double[n];   
54.         tmp[i] = new double[n];  
55.     }  
56.     // 计算系数矩阵  
57.     coefficient(n, quotient, quotientT);  
58.     matrixMultiply(quotient, iMatrix, n, tmp);  // 由公式成绩结果  
59.     matrixMultiply(tmp, quotientT, n, iMatrix);  
60.   
61.     for(int i = 0; i < n; i++){  
62.         delete []tmp[i];  
63.         delete []quotient[i];  
64.         delete []quotientT[i];  
65.     }  
66.     delete []tmp;  
67.     delete []quotient;  
68.     delete []quotientT;  
69. }  

<3>计算均值

[cpp] view plaincopyprint?

1. // 计算8*8图像的平均灰度  
2. float calcAverage(double **iMatrix, const int &size){  
3.     float sum = 0;  
4.     for(int i = 0 ; i < size; i++){  
5.         for(int j = 0; j < size; j++){  
6.             sum += iMatrix[i][j];  
7.         }  
8.     }  
9.     return sum/(size*size);  
10. }  

<4>计算汉明距离

[cpp] view plaincopyprint?

1. /* 计算hash值 
2.     image:8*8的灰度图像 
3.     size: 图像大小  8*8 
4.     phash:存放64位hash值 
5.     averagePix: 灰度值的平均值 
6. */  
7. void fingerPrint(double **iMatrix, const int &size, bitset<hashLength> &phash, const float &averagePix){  
8.     for(int i = 0; i < size; i++){  
9.         int pos = i * size;  
10.         for(int j = 0; j < size; j++){  
11.             phash[pos+j] = iMatrix[i][j] >= averagePix ? 1:0;  
12.         }  
13.     }  
14. }  

完整源代码：

 

[cpp] view plaincopyprint?

1. #include <iostream>  
2. #include <bitset>  
3. #include <string>  
4. #include <iomanip>  
5. #include <cmath>  
6. #include <opencv2highguihighgui.hpp>  
7. #include <opencv2imgprocimgproc.hpp>  
8. #include <opencv2corecore.hpp>  
9.   
10. using namespace std;  
11. using namespace cv;  
12.   
13. #define PI 3.1415926  
14. #define hashLength 64  
15.   
16. /* 
17.     功能：获取DCT系数 
18.     n：矩阵大小 
19.     quotient: 系数 
20.     quotientT: 系数转置 
21. */  
22. void coefficient(const int &n, double **quotient, double **quotientT){  
23.     double sqr = 1.0/sqrt(n+0.0);  
24.     for(int i = 0; i < n; i++){  
25.         quotient[0][i] = sqr;  
26.         quotientT[i][0] =  sqr;  
27.     }  
28.   
29.     for(int i = 1; i < n; i++){  
30.         for(int j = 0; j < n; j++){  
31.             quotient[i][j] = sqrt(2.0/n)*cos(i*(j+0.5)*PI/n);  // 由公式得到  
32.             quotientT[j][i] = quotient[i][j];  
33.         }  
34.     }  
35.   
36. }  
37. /* 
38.     功能：两矩阵相乘 
39.     A和B：源输入矩阵 
40.     result：输出矩阵 
41. */  
42. void matrixMultiply(double **A, double **B, int n, double **result){    
43.     double t = 0;  
44.     for(int i = 0; i < n; i++){  
45.         for(int j = 0; j < n; j++){  
46.             t = 0;  
47.             for(int k = 0; k < n; k++)  
48.                 t += A[i][k]*B[k][j];     
49.             result[i][j] = t;  
50.         }  
51.     }  
52. }  
53.   
54.   
55. void DCT(Mat_<uchar> image, const int &n, double **iMatrix){  
56.     for(int i = 0; i < n; i++){  
57.         for(int j = 0; j < n; j++){  
58.             iMatrix[i][j] = (double)image(i,j);  
59.         }  
60.     }  
61.  &n