类似图片查找接口的图片

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-08-23 02:52 标签： 图片的遮罩动画怎么做
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不穿的才有
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相似图片搜索的原理
上个月，Google把正式放上了首页。
你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击中照相机的图标。
一个对话框会出现。
你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。
上传后，Google返回如下结果：
类似的"相似图片搜索引擎"还有不少，甚至可以找出照片的拍摄背景。
==========================================================
这种技术的原理是什么？计算机怎么知道两张图片相似呢？
根据博士的解释，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：
第一步，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。
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。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
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。
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（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，可以参见用python语言写的。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，往往采用更强大的算法和算法，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。
UPDATE（）
这篇文章还有续集，请看。
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我对图像处理一直很感兴趣，曾经写过好几篇博客（1，2，3，4）。
统计学里面，正态分布（normal distribution）最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等，都属于正态分布。
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整理图片神作——搜索相似照片
处女座福利！我们的相册一定不止一个人吧？那么在查找一个人相关的照片时，就是一件头大的事情—需要从头翻到尾~这个麻烦在你看到这篇文章时就game over了，图像搜索功能分分钟帮你解决掉！
好戏开场！下面就来看看正确的操作流程！灰常简单!
1.在全部应用程序中点击“相册”程序图标。 2.找到一张包含要查找的人的脸部特征的照片，点击以全屏查看。 3.在全屏显示的照片任意处点击一下，再点击右下角“更多”，在弹出框内点击“图像搜索”。4. 手机会自动从手机上所有的照片中查找出有相近脸部特征的照片。请点选自己需要的照片，然后点击完成。 5.在已匹配图像中，会显示您所有勾选的照片，点击保存。 6.输入新相册的名称，之后点击确定。7.在相册中，您就可以看到自己新建的匹配照片相册。 8.第二种搜索方式：进入相册，点击“更多”后点击“搜索”。 9. 点击图像搜索。之后请点击一张照片，手机就会搜索您照片中相似的面孔，重复步骤4、5、6、7即可。
不过客服君也要提醒大家一下，搜索的照片也要在一定的相似度之内，如果一个化妆，一个没化妆的图片，也许就能把手机难倒啦~你懂得~。。。
说到这，小编又要顽皮了，看下图，做好心理准备哦~
霍～被吓倒了捏！
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