지각 해싱의 장점은 간단하고 빠르며 이미지 크기 조정의 영향을 받지 않는다는 것입니다. 단점은 이미지 내용을 변경할 수 없다는 것입니다. 실제 응용에서는 이미지의 변형을 식별할 수 있는 보다 강력한 pHash 알고리즘과 SIFT 알고리즘이 자주 사용됩니다. 왜곡이 25%를 초과하지 않는 한 원본 이미지와 일치할 수 있습니다.
지각 해시 알고리즘
count 4d0c25019007bc1aeffd55e7bfe32503 10개의 서로 다른 이미지와 일치
var_dump(ImageHash::run('./1.png', './psb.jpg ') );
<?php class ImageHash { const FILE_NOT_FOUND = '-1'; const FILE_EXTNAME_ILLEGAL = '-2'; private function __construct() {} public static function run($src1, $src2) { static $self; if(!$self) $self = new static; if(!is_file($src1) || !is_file($src2)) exit(self::FILE_NOT_FOUND); $hash1 = $self->getHashValue($src1); $hash2 = $self->getHashValue($src2); if(strlen($hash1) !== strlen($hash2)) return false; $count = 0; $len = strlen($hash1); for($i = 0; $i < $len; $i++) if($hash1[$i] !== $hash2[$i]) $count++; return $count <= 10 ? true : false; } public function getImage($file) { $extname = pathinfo($file, PATHINFO_EXTENSION); if(!in_array($extname, ['jpg','jpeg','png','gif'])) exit(self::FILE_EXTNAME_ILLEGAL); $img = call_user_func('imagecreatefrom'. ( $extname == 'jpg' ? 'jpeg' : $extname ) , $file); return $img; } public function getHashValue($file) { $w = 8; $h = 8; $img = imagecreatetruecolor($w, $h); list($src_w, $src_h) = getimagesize($file); $src = $this->getImage($file); imagecopyresampled($img, $src, 0, 0, 0, 0, $w, $h, $src_w, $src_h); imagedestroy($src); $total = 0; $array = array(); for( $y = 0; $y < $h; $y++) { for ($x = 0; $x < $w; $x++) { $gray = (imagecolorat($img, $x, $y) >> 8) & 0xFF; if(!isset($array[$y])) $array[$y] = array(); $array[$y][$x] = $gray; $total += $gray; } } imagedestroy($img); $average = intval($total / ($w * $h * 2)); $hash = ''; for($y = 0; $y < $h; $y++) { for($x = 0; $x < $w; $x++) { $hash .= ($array[$y][$x] >= $average) ? '1' : '0'; } } var_dump($hash); return $hash; } } var_dump(ImageHash::run('./1.png', './psb.jpg'));
방법 2:
hash($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; } }
호출 방법은 다음과 같습니다.
require_once "Imghash.class.php"; $instance = ImgHash::getInstance(); $result = $instance->checkIsSimilarImg('chenyin/IMG_3214.png', 'chenyin/IMG_3212.JPG');
$result 값이 true이면 두 사진이 유사하다는 뜻이고, 그렇지 않으면 유사하지 않다는 의미입니다.
요약: 위 내용은 이 글의 전체 내용입니다. 모든 분들의 공부에 도움이 되었으면 좋겠습니다.
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