图片相似度判断差异值哈希算法JAVA版

1、图片相似度判断-差异值哈希算法JAVA版在网上找了好久都没有找到判断图片相似度的差异值哈希算法的JAVA版正确实现，自己手写了一个，提供给大家参考。差异值哈希算法的流程(dHash)图片缩放为9*8大小将图片灰度化差异值计算(每行相邻像素的差值，这样会生成8*8的差值，前一个像素大于后一个像素则为1,否则为0)生成哈希值packagecom.example.demo.hello;importjavax.imageio.ImagelO;importjava.awt.*;importjava.awt.image.Bufferedlmage;importjava.io.File;importjava

2、.io.IOException;/*差异哈希算法*/publicclassDHashUtil/*计算dHash方法*paramfile文件returnhash*/privatestaticStringgetDHash(Filefile)读取文件BufferedlmagesrcImage;trysrcImage=ImagelO.read(file);catch(lOExceptione)e.printStackTrace();returnnull;文件转成9*8像素，为算法比较通用的长宽BufferedlmagebuffImg=newBufferedImage(9,8,BufferedImage

3、.TYPE_INT_RGB);buffImg.getGraphics().drawImage(srcImage.getScaledInstance(9,8,Image.SCALE_SMOOTH),0,0,null);intwidth=buffImg.getWidth();intheight=buffImg.getHeight();intgrayPix=newintwidthheight;StringBufferfigure=newStringBuffer();for(inty=0;yheight;y+)for(intx=0;x16&0 xff;intg=rgb8&Oxff;intb=rgb&O

4、xff;intgray=(r*30+g*59+b*11)/100;grayPixxy=gray;开始计算dHash总共有9*8像素每行相对有8个差异值总共有8*8=64个if(x!=0)longbit=grayPixx-1ygrayPixxy?1:0;figure.append(bit);returnfigure.toString();/*计算海明距离vp*原本用于编码的检错和纠错的一个算法*现在拿来计算相似度，如果差异值小于一定阈值则相似，一般经验值小于5为同一张图片*paramstrlparamstr2return距离*/privatestaticlonggetHammingDistanc

5、e(Stringstrl,Stringstr2)intdistance;if(str1=null|str2=null|str1.length()!=str2.length()distance=-1;elsedistance=0;for(inti=0;istr1.length();i+)if(str1.charAt(i)!=str2.charAt(i)distance+;returndistance;/DHashUtil参数值为待处理文件夹publicstaticvoidmain(Stringargs)Filefile1=newFile(xxx/1.jpg);Filefile2=newFile(xxx/2.jpg);System.out.println(图片1hash值：+getDHash(file1);System.out.println(图片2hash值：+getDHash(file2);System.out.println(海明距离为：+getHammingDistance(getDHash(file1),getDHash(file2);运行结果如下：图片lhash值：1001110011111000101100101001010011001000111000001001100011000000图片2hash值：1001110011111000101