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(以上是通过google搜索及平时收藏整理)但是从使用角度，我比较认可 Tineye(同一个照片不同版本)、GazoPa (相似图片)、google images(各种功能都有，图片库大)，而且尤其是配合以上两个的chrome插件，及其方便，只需右键点击自己要找的图片，两者配合使用，很容易找到自己想要的图片。以下是Tineye(同一个照片不同版本) 和 GazoPa (相似图片)的chrome extensions 地址TinEye Reverse Image Search :右键点击图片直接在Tineye中搜索出同一个照片的不同版本ChromeEye: Tineye(同一个照片不同版本) 和 GazoPa (相似图片)可以切换在实际使用中，当我用Tineye找到同一个照片时候，我把标题同样放到google images里，google images里在找到同一个照片后，在照片下有个Similar 和 More sizes ，这两个功能类似与 GazoPa 和 Tineye。随着移动互联网的快速发展以及带有照相功能的智能手机的普及，相信网上上传的图片越来越多，我认为大家对图片搜索的需求会未来一段时间急剧上升，而且相关的以图片为主题的应用也会多起来。 88添加评论分享收藏感谢收起shitu.baidu.com 81 条评论分享收藏感谢收起相似图片搜索的原理 - 文章 - 伯乐在线
& 相似图片搜索的原理
上个月，Google把”相似图片搜索”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。点击搜索框中照相机的图标。
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，TinEye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：
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。
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。
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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。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。
这篇文章还有续集，请看。
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