(转)感知哈希算法

/// <summary>
/// 感知哈希算法
/// </summary>
public class ImageComparer
{
/// <summary>
/// 获取图片的Hashcode
/// </summary>
/// <param name="imageName"></param>
/// <returns></returns>
public static string GetImageHashCode(string imageName)
{
int width = 8;
int height = 8;

// 第一步
// 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。
Bitmap bmp = new Bitmap(Thumb(imageName));
int[] pixels = new int[width * height];

// 第二步
// 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。
for (int i = 0; i < width; i++)
{
for (int j = 0; j < height; j++)
{
Color color = bmp.GetPixel(i, j);
pixels[i * height + j] = RGBToGray(color.ToArgb());
}
}

// 第三步
// 计算所有64个像素的灰度平均值。
int avgPixel = Average(pixels);

// 第四步
// 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。
int[] comps = new int[width * height];
for (int i = 0; i < comps.Length; i++)
{
if (pixels[i] >= avgPixel)
{
comps[i] = 1;
}
else
{
comps[i] = 0;
}
}

// 第五步
// 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。
StringBuilder hashCode = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < comps.Length; i += 4)
{
int result = comps[i] * (int)Math.Pow(2, 3) + comps[i + 1] * (int)Math.Pow(2, 2) + comps[i + 2] * (int)Math.Pow(2, 1) + comps[i + 2];
hashCode.Append(BinaryToHex(result));
}
bmp.Dispose();
return hashCode.ToString();
}

/// <summary>
/// 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。
/// </summary>
/// <param name="sourceHashCode"></param>
/// <param name="hashCode"></param>
/// <returns></returns>
public static int HammingDistance(String sourceHashCode, String hashCode)
{
int difference = 0;
int len = sourceHashCode.Length;

for (int i = 0; i < len; i++)
{
if (sourceHashCode[i] != hashCode[i])
{
difference++;
}
}
return difference;
}

/// <summary>
/// 缩放图片 www.2cto.com
/// </summary>
/// <param name="imageName"></param>
/// <returns></returns>
private static Image Thumb(string imageName)
{
return Image.FromFile(imageName).GetThumbnailImage(8, 8, () => { return false; }, IntPtr.Zero);
}

/// <summary>
/// 转为64级灰度
/// </summary>
/// <param name="pixels"></param>
/// <returns></returns>
private static int RGBToGray(int pixels)
{
int _red = (pixels >> 16) & 0xFF;
int _green = (pixels >> 8) & 0xFF;
int _blue = (pixels) & 0xFF;
return (int)(0.3 * _red + 0.59 * _green + 0.11 * _blue);
}

/// <summary>
/// 计算平均值
/// </summary>
/// <param name="pixels"></param>
/// <returns></returns>
private static int Average(int[] pixels)
{
float m = 0;
for (int i = 0; i < pixels.Length; ++i)
{
m += pixels[i];
}
m = m / pixels.Length;
return (int)m;
}

private static char BinaryToHex(int binary)
{
char ch = ' ';
switch (binary)
{
case 0:
ch = '0';
break;
case 1:
ch = '1';
break;
case 2:
ch = '2';
break;
case 3:
ch = '3';
break;
case 4:
ch = '4';
break;
case 5:
ch = '5';
break;
case 6:
ch = '6';
break;
case 7:
ch = '7';
break;
case 8:
ch = '8';
break;
case 9:
ch = '9';
break;
case 10:
ch = 'a';
break;
case 11:
ch = 'b';
break;
case 12:
ch = 'c';
break;
case 13:
ch = 'd';
break;
case 14:
ch = 'e';
break;
case 15:
ch = 'f';
break;
default:
ch = ' ';
break;
}
return ch;
}
}