Imghash:相似图片搜索的php实现

前几天看到阮一峰的博客里写到关于相似图片搜索的原理, 里面介绍了Google相似图片搜索的大致原理，主要是从Neal Krawetz博士的LOOKS LIKE IT翻译而来。文章详细的介绍了相似图片搜索处理的相关步骤，并且给出了一个python的实现，由于我对PHP比较熟，所以写了个PHP的版本。

图片相似搜索的简单原理

根据文章里的描述，其实原理比较简单，大致有如下几个步骤：

1、缩小尺寸。将图片缩小到8x8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。

2、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。

3、计算平均值。计算所有64个像素的灰度平均值。

4、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。

5、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。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。

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。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。

图片相似搜索的PHP实现

原文中给出了一个python版本的实现，代码只有53行。我写了个对应的PHP版本，由于直接是用类写的，所以代码有100行，具体如下：

<?php
/**

• • 相似图片搜索hash的php实现
• @author welefen / class Imghash{

private static $_instance = null;

public $rate = 2;

public static function getInstance(){

 if (self::$_instance === null){
         self::$_instance = new self();
     }
     return self::$_instance;

} public function run($file){

 if (!function_exists('imagecreatetruecolor')){
         throw new Exception('must load gd lib', 1);
     }
     $isString = false;
     if (is_string($file)){
         $file = array($file);
         $isString = true;
     }
     $result = array();
     foreach ($file as $f){
         $result[] = $this->hash($f);
     }
     return $isString ? $result[0] : $result;

} public function checkIsSimilarImg($imgHash, $otherImgHash){

 if (file_exists($imgHash) && file_exists($otherImgHash)){
         $imgHash = $this->run($imgHash);
         $otherImgHash = $this->run($otherImgHash);
     }
     if (strlen($imgHash) !== strlen($otherImgHash)) return false;
     $count = 0;
     $len = strlen($imgHash);
     for($i=0;$i<$len;$i++){
         if ($imgHash{$i} !== $otherImgHash{$i}){
             $count++;
         }
     }
     return $count <= (5 * $rate * $rate) ? true : false;

} public function hash($file){

 if (!file_exists($file)){
         return false;
     }
     $height = 8 * $this->rate;
     $width = 8 * $this->rate;
     $img = imagecreatetruecolor($width, $height);
     list($w, $h) = getimagesize($file);
     $source = $this->createImg($file);
     imagecopyresampled($img, $source, 0, 0, 0, 0, $width, $height, $w, $h);
     $value = $this->getHashValue($img);
     imagedestroy($img);
     return $value;

} public function getHashValue($img){

 $width = imagesx($img);
     $height = imagesy($img);
     $total = 0;
     $array = array();
     for ($y=0;$y<$height;$y++){
         for ($x=0;$x<$width;$x++){
             $gray = ( imagecolorat($img, $x, $y) >> 8 ) & 0xFF;
             if (!is_array($array[$y])){
                 $array[$y] = array();
             }
             $array[$y][$x] = $gray;
             $total += $gray;
         }
     }
     $average = intval($total / (64 * $this->rate * $this->rate));
     $result = '';
     for ($y=0;$y<$height;$y++){
         for ($x=0;$x<$width;$x++){
             if ($array[$y][$x] >= $average){
                 $result .= '1';
             }else{
                 $result .= '0';
             }
         }
     }
     return $result;

} public function createImg($file){

 $ext = $this->getFileExt($file);
     if ($ext === 'jpeg') $ext = 'jpg';
     $img = null;
     switch ($ext){
         case 'png' : $img = imagecreatefrompng($file);break;
         case 'jpg' : $img = imagecreatefromjpeg($file);break;
         case 'gif' : $img = imagecreatefromgif($file);
     }
     return $img;

} public function getFileExt($file){

 $infos = explode('.', $file);
     $ext = strtolower($infos[count($infos) - 1]);
     return $ext;

} }