php 中的图像比较
Image comparison in php
我的场景如下：
我必须在数据库中保存 1000 张图像，然后我必须将新图像与数据库图像进行匹配（匹配应为 70% 或更多）以从 php.[=11 中的数据库中获得最佳匹配图像=]
有没有什么算法或方法可以快速比较并获得更好的结果...
提前致谢:)
这完全取决于您希望算法的智能程度。
例如，这里有一些问题：
裁剪图像与未裁剪图像
添加文本的图像与未添加文本的图像
镜像
我见过的最简单的算法就是对每张图片执行以下步骤：
缩放到较小的尺寸，例如 64x64 或 32x32，忽略纵横比，使用组合缩放算法而不是最近像素
缩放颜色范围，使最暗的是黑色，最亮的是白色
旋转并翻转图像，使最浅的颜色在左上角，然后 top-right 下一个更暗， bottom-left 下一个更暗（当然尽可能）
编辑组合缩放算法是一种当将 10 个像素缩小到一个时，将使用一个函数来完成它，该函数采用所有这 10 个像素的颜色并将它们组合成一个。可以使用平均算法 mean-value 或双三次样条等更复杂的算法来完成。
然后计算两张图片之间的平均距离pixel-by-pixel。
要在数据库中查找可能的匹配项，请将像素颜色作为单独的列存储在数据库中，为其中的一堆（但不是全部，除非您使用非常小的图像）编制索引，然后进行查询对每个像素值使用一个范围，即。小图像中的像素在您要查找的图像的 -5 和 +5 之间的每个图像。
这很容易实现，而且 运行 也相当快，但当然不会处理大多数高级差异。为此，您需要更高级的算法。
我建议您使用 Perceptual Hash 或类似的 - 主要是出于性能原因。本质上，您在插入图像时为数据库中的每个图像一次性创建一个数字或哈希，并将该哈希保留在数据库中。然后，当您获得要插入的新图像时，计算其哈希并将其与所有其他图像的 PRE-CALCULATED 哈希进行比较，这样您就不必从磁盘中拖出现有图像的所有兆字节像素比较它们。
最好的 PHASHes 是 scale-invariant 并且图像格式不变。这是 Neal Krawetz 博士的一篇文章... Perceptual Hashing.
ImageMagick 还可以执行感知散列并且可以从 PHP 调用 - 参见 here。
试试这个 class。它支持从图像中获取哈希字符串以存储在数据库中，并稍后与新图像进行比较：
https://github.com/nvthaovn/CompareImage
它非常快速和准确，虽然不是最佳代码。我的数据库中有 20000 张图片。
我的场景如下： 我必须在数据库中保存 1000 张图像，然后我必须将新图像与数据库图像进行匹配（匹配应为 70% 或更多）以从 php.[=11 中的数据库中获得最佳匹配图像=]
有没有什么算法或方法可以快速比较并获得更好的结果...
提前致谢:)
这完全取决于您希望算法的智能程度。
例如，这里有一些问题：
裁剪图像与未裁剪图像 添加文本的图像与未添加文本的图像 镜像 我见过的最简单的算法就是对每张图片执行以下步骤：
缩放到较小的尺寸，例如 64x64 或 32x32，忽略纵横比，使用组合缩放算法而不是最近像素 缩放颜色范围，使最暗的是黑色，最亮的是白色 旋转并翻转图像，使最浅的颜色在左上角，然后 top-right 下一个更暗， bottom-left 下一个更暗（当然尽可能） 编辑组合缩放算法是一种当将 10 个像素缩小到一个时，将使用一个函数来完成它，该函数采用所有这 10 个像素的颜色并将它们组合成一个。可以使用平均算法 mean-value 或双三次样条等更复杂的算法来完成。
然后计算两张图片之间的平均距离pixel-by-pixel。
要在数据库中查找可能的匹配项，请将像素颜色作为单独的列存储在数据库中，为其中的一堆（但不是全部，除非您使用非常小的图像）编制索引，然后进行查询对每个像素值使用一个范围，即。小图像中的像素在您要查找的图像的 -5 和 +5 之间的每个图像。
这很容易实现，而且 运行 也相当快，但当然不会处理大多数高级差异。为此，您需要更高级的算法。
我建议您使用 Perceptual Hash 或类似的 - 主要是出于性能原因。本质上，您在插入图像时为数据库中的每个图像一次性创建一个数字或哈希，并将该哈希保留在数据库中。然后，当您获得要插入的新图像时，计算其哈希并将其与所有其他图像的 PRE-CALCULATED 哈希进行比较，这样您就不必从磁盘中拖出现有图像的所有兆字节像素比较它们。
最好的 PHASHes 是 scale-invariant 并且图像格式不变。这是 Neal Krawetz 博士的一篇文章... Perceptual Hashing.
ImageMagick 还可以执行感知散列并且可以从 PHP 调用 - 参见 here。
试试这个 class。它支持从图像中获取哈希字符串以存储在数据库中，并稍后与新图像进行比较：
https://github.com/nvthaovn/CompareImage
它非常快速和准确，虽然不是最佳代码。我的数据库中有 20000 张图片。