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news 2025/7/21 15:51:00
仿百度 wordpress,seo博客网站,公司网站地图怎么做,五百丁简历模板官方网站概述 在 Android 中，要比对两张 Bitmap 图片的相似度，常见的方法有基于像素差异、直方图比较、或者使用一些更高级的算法如 SSIM（结构相似性）和感知哈希（pHash）。 1. 基于像素的差异比较 可以逐像素比较…

概述

在 Android 中，要比对两张 Bitmap 图片的相似度，常见的方法有基于像素差异、直方图比较、或者使用一些更高级的算法如 SSIM（结构相似性）和感知哈希（pHash）。

1. 基于像素的差异比较

可以逐像素比较两张 Bitmap，计算它们之间的差异。以下是一个简单的逐像素比较的例子：

public static double compareBitmaps(Bitmap bitmap1, Bitmap bitmap2) {if (bitmap1.getWidth() != bitmap2.getWidth() || bitmap1.getHeight() != bitmap2.getHeight()) {throw new IllegalArgumentException("Bitmap sizes are different!");}int width = bitmap1.getWidth();int height = bitmap1.getHeight();long diff = 0;for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int pixel1 = bitmap1.getPixel(x, y);int pixel2 = bitmap2.getPixel(x, y);int r1 = Color.red(pixel1);int g1 = Color.green(pixel1);int b1 = Color.blue(pixel1);int r2 = Color.red(pixel2);int g2 = Color.green(pixel2);int b2 = Color.blue(pixel2);// 计算 RGB 差异diff += Math.abs(r1 - r2);diff += Math.abs(g1 - g2);diff += Math.abs(b1 - b2);}}// 最大可能差异double maxDiff = 3L * 255 * width * height;// 返回 0 到 1 的值，越小表示相似度越高return (double) diff / maxDiff;
}

这段代码计算两张图片的 RGB 差异，返回的结果范围在 0-1 之间，数值越接近 0 表示图片越相似。

2. 基于直方图的比较

通过比较两张图片的颜色直方图来评估相似度。直方图可以捕捉图像的颜色分布，而不关心具体像素位置。

public static double compareHistograms(Bitmap bitmap1, Bitmap bitmap2) {int[] histogram1 = new int[256];int[] histogram2 = new int[256];// 计算两张图的灰度直方图for (int y = 0; y < bitmap1.getHeight(); y++) {for (int x = 0; x < bitmap1.getWidth(); x++) {int pixel1 = bitmap1.getPixel(x, y);int gray1 = (Color.red(pixel1) + Color.green(pixel1) + Color.blue(pixel1)) / 3;histogram1[gray1]++;int pixel2 = bitmap2.getPixel(x, y);int gray2 = (Color.red(pixel2) + Color.green(pixel2) + Color.blue(pixel2)) / 3;histogram2[gray2]++;}}// 计算直方图的差异double diff = 0;for (int i = 0; i < 256; i++) {diff += Math.abs(histogram1[i] - histogram2[i]);}return diff / (bitmap1.getWidth() * bitmap1.getHeight());
}

3. 使用 SSIM（结构相似性）

SSIM 是一种用来衡量两张图片结构相似性的算法，它比简单的像素差异或直方图比较更准确。Android SDK 没有内置的 SSIM 方法，但可以引入第三方库或者自己实现。SSIM 主要关注三方面：亮度、对比度和结构。

4. 感知哈希（pHash）

pHash 是一种图像哈希技术，它可以生成图片的“指纹”，然后比较两个哈希值的相似性。与传统哈希方法不同，pHash 对于图像的细微改变（例如缩放、旋转）不敏感。

可以通过第三方库实现 pHash，比如 ImageHash 库，或者自己实现基于 DCT（离散余弦变换）的算法。

// 引入第三方库 ImageHash 进行哈希比较
String hash1 = ImageHash.hash(bitmap1);
String hash2 = ImageHash.hash(bitmap2);int similarity = ImageHash.compare(hash1, hash2);

一般来说:

  • 对于简单的图像比较，基于像素差异的方式即可。
  • 如果要忽略图片的细微变动，直方图或感知哈希是更合适的选择。
  • SSIM 适用于对图像结构有更高要求的场景。

实现

图像比较的算法应用相当广泛, 本文基于感知哈希算法, 用于识别视频帧图像的左右两部分的相似度, 从而判断视频是否是一个左右眼的VR视频格式, 本文采用 感知哈希（pHash） 算法, 它非常适合处理具有细微变化的图像，如裁剪、缩放、亮度变化等。

感知哈希（pHash）是一种用于衡量图像相似度的算法，它通过将图像转换为频域信息，提取其视觉特征来生成一个哈希值。pHash 具有鲁棒性，能够忽略图像的小幅度变动、旋转和缩放等影响。下面是 pHash 算法的实现步骤及其原理。

pHash 算法的实现步骤

  1. 转换为灰度图：将图片转换为灰度图像，以便降低复杂度，并去除颜色信息的影响。

  2. 缩小尺寸：将图像缩小到一个固定的尺寸（例如 32x32），目的是去除高频细节，保留图片的整体特征。这一步骤在后续的离散余弦变换（DCT）中很重要。

  3. 离散余弦变换（DCT）：对缩小后的图像执行离散余弦变换，将图像从空间域转换到频率域。这种转换能提取图像的低频信息，忽略高频噪声。

  4. 截取低频部分：只保留 DCT 结果的左上角部分（例如 8x8 的矩阵），因为这部分包含图像的主要信息。

  5. 计算均值：计算截取的低频部分的均值。

  6. 生成哈希值：将 DCT 中每个像素值与均值进行比较，生成一个二进制序列。如果某个像素值大于均值，置 1，否则置 0。最终的哈希值是由这个二进制序列构成。

参考pHash 算法实现

import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.Color;
import java.util.Arrays;public class ImagePHash {// 默认使用 32x32 大小private static final int SIZE = 32;// DCT 截取的大小（例如 8x8）private static final int SMALLER_SIZE = 8;public String getHash(Bitmap img) {// 1. 转换为灰度图像Bitmap grayImg = toGrayscale(img);// 2. 缩小图片Bitmap smallImg = Bitmap.createScaledBitmap(grayImg, SIZE, SIZE, false);// 3. 转换为二维数组double[][] vals = new double[SIZE][SIZE];for (int x = 0; x < SIZE; x++) {for (int y = 0; y < SIZE; y++) {vals[x][y] = Color.red(smallImg.getPixel(x, y));}}// 4. 对图像执行离散余弦变换（DCT）double[][] dctVals = applyDCT(vals);// 5. 截取 DCT 左上角的 8x8 部分double[] dctLowFreq = new double[SMALLER_SIZE * SMALLER_SIZE];for (int x = 0; x < SMALLER_SIZE; x++) {for (int y = 0; y < SMALLER_SIZE; y++) {dctLowFreq[x * SMALLER_SIZE + y] = dctVals[x][y];}}// 6. 计算均值double avg = Arrays.stream(dctLowFreq).average().orElse(0.0);// 7. 生成哈希值StringBuilder hash = new StringBuilder();for (double value : dctLowFreq) {hash.append(value > avg ? "1" : "0");}return hash.toString();}// 转换为灰度图像private Bitmap toGrayscale(Bitmap img) {int width = img.getWidth();int height = img.getHeight();Bitmap grayscaleImg = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int pixel = img.getPixel(x, y);int red = Color.red(pixel);int green = Color.green(pixel);int blue = Color.blue(pixel);int gray = (red + green + blue) / 3;int newPixel = Color.rgb(gray, gray, gray);grayscaleImg.setPixel(x, y, newPixel);}}return grayscaleImg;}// 执行离散余弦变换（DCT）private double[][] applyDCT(double[][] f) {int N = f.length;double[][] F = new double[N][N];for (int u = 0; u < N; u++) {for (int v = 0; v < N; v++) {double sum = 0.0;for (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {sum += f[i][j] *Math.cos((2 * i + 1) * u * Math.PI / (2.0 * N)) *Math.cos((2 * j + 1) * v * Math.PI / (2.0 * N));}}double alphaU = (u == 0) ? Math.sqrt(1.0 / N) : Math.sqrt(2.0 / N);double alphaV = (v == 0) ? Math.sqrt(1.0 / N) : Math.sqrt(2.0 / N);F[u][v] = alphaU * alphaV * sum;}}return F;}// 比较两个哈希值，返回汉明距离（不同位数的个数）public int hammingDistance(String hash1, String hash2) {int distance = 0;for (int i = 0; i < hash1.length(); i++) {if (hash1.charAt(i) != hash2.charAt(i)) {distance++;}}return distance;}
}

对比效果如下(使用ListView 显示多张图片对比结果, 一帧视频图像从中间切割左右两部分, 分别显示在列表项的左右两侧, 中间的文字输出比较结果的汉明值, 值越小图像差异越小):
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

原始测试图片(从一个VR视频中截取出的视频帧):
在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

代码分享:

test_img_diff.xml 布局

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"android:id="@+id/rlRoot"><ListView android:id="@+id/lv"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"/>
</RelativeLayout>

ListView 的item 布局: item_img_diff.xml

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<RelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"><ImageView android:id="@+id/ivLeft"android:layout_width="128dp"android:layout_height="72dp"/><ImageView android:id="@+id/ivRight"android:layout_width="128dp"android:layout_height="72dp"android:layout_alignParentRight="true"/><TextView android:id="@+id/tvRes"android:layout_width="wrap_content"android:layout_height="wrap_content"android:layout_centerInParent="true"android:textSize="18sp"android:textColor="#FFFFFFFF"/>
</RelativeLayout>

主界面Activity: ImgDiffTester.java

public class ImgDiffTester extends Activity implements View.OnClickListener {final String TAG = "ImgDiffTester";ListView lv;ImgListAdapter adapter;@Overrideprotected void onCreate(@Nullable Bundle savedInstanceState) {super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.test_img_diff);findViewById(R.id.rlRoot).setOnClickListener(this);lv = (ListView) findViewById(R.id.lv);adapter = new ImgListAdapter();lv.setAdapter(adapter);startCompare();}void startCompare(){new Thread(){@Overridepublic void run() {File[] fs = new File("/sdcard/Download/").listFiles(new FileFilter() {@Overridepublic boolean accept(File file) {return file.getName().endsWith(".png");}});for(File f : fs){Bitmap bm = BitmapFactory.decodeFile(f.getAbsolutePath());compareBitmapAndShow(bm);}lv.post(new Runnable() {@Overridepublic void run() {adapter.notifyDataSetChanged();}});}}.start();}void compareBitmapAndShow(Bitmap bm){if(bm != null && bm.getWidth() > 0 && bm.getHeight() > 0) {final Bitmap bm1 = BitmapUtils.clipBitmapWidthBounds(bm, new Rect(0, 0, bm.getWidth() / 2, bm.getHeight()));//bm1 = BitmapFactory.decodeFile("/sdcard/l.png");final Bitmap bm2 = BitmapUtils.clipBitmapWidthBounds(bm, new Rect(bm.getWidth() / 2, 0, bm.getWidth(), bm.getHeight()));//bm2 = BitmapFactory.decodeFile("/sdcard/r.png");try {Bitmap[] scaled = new Bitmap[2];//scaled[0] = Bitmap.createBitmap(pHash.DCT_LENGTH, pHash.DCT_LENGTH, Bitmap.Config.ARGB_8888);//scaled[1] = Bitmap.createBitmap(pHash.DCT_LENGTH, pHash.DCT_LENGTH, Bitmap.Config.ARGB_8888);//int cmp = pHash.compareBitmap(bm1, bm2, scaled, false);long st = SystemClock.uptimeMillis();final int cmp = ImagePHash.compareBitmap(bm1, bm2);long et = SystemClock.uptimeMillis();Log.d(TAG, "compare " + cmp + " spend " + (et - st) + " ms");Item item = new Item();item.l = bm1;item.r = bm2;item.res = "Result: " + cmp + ", spend " + (et - st) + " ms";adapter.items.add(item);} catch (Exception e) {throw new RuntimeException(e);}}}public static class ImagePHash {// 默认使用 32x32 大小private static final int SIZE = 32;// DCT 截取的大小（例如 8x8）private static final int SMALLER_SIZE = 8;public static int compareBitmap(Bitmap bm1, Bitmap bm2){String h1 = getHash(bm1);String h2 = getHash(bm2);return hammingDistance(h1, h2);}@SuppressLint("NewApi")public static String getHash(Bitmap img) {long st = SystemClock.uptimeMillis();// 1. 转换为灰度图像Bitmap grayImg = toGrayscale(img);// 2. 缩小图片Bitmap smallImg = Bitmap.createScaledBitmap(grayImg, SIZE, SIZE, false);// 3. 转换为二维数组double[][] vals = new double[SIZE][SIZE];for (int x = 0; x < SIZE; x++) {for (int y = 0; y < SIZE; y++) {vals[x][y] = Color.red(smallImg.getPixel(x, y));}}long ct1 = SystemClock.uptimeMillis();// 4. 对图像执行离散余弦变换（DCT）double[][] dctVals = applyDCT(vals);long ct2 = SystemClock.uptimeMillis();// 5. 截取 DCT 左上角的 8x8 部分double[] dctLowFreq = new double[SMALLER_SIZE * SMALLER_SIZE];for (int x = 0; x < SMALLER_SIZE; x++) {for (int y = 0; y < SMALLER_SIZE; y++) {dctLowFreq[x * SMALLER_SIZE + y] = dctVals[x][y];}}// 6. 计算均值double avg = Arrays.stream(dctLowFreq).average().orElse(0.0);long ct3 = SystemClock.uptimeMillis();// 7. 生成哈希值StringBuilder hash = new StringBuilder();for (double value : dctLowFreq) {hash.append(value > avg ? "1" : "0");}Log.d("ImgDiff", (ct1 - st) + ", " + (ct2 - ct1));return hash.toString();}// 转换为灰度图像private static Bitmap toGrayscale(Bitmap img) {int width = img.getWidth();int height = img.getHeight();Bitmap grayscaleImg = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.ARGB_8888);for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int pixel = img.getPixel(x, y);int red = Color.red(pixel);int green = Color.green(pixel);int blue = Color.blue(pixel);int gray = (red + green + blue) / 3;int newPixel = Color.rgb(gray, gray, gray);grayscaleImg.setPixel(x, y, newPixel);}}return grayscaleImg;}// 执行离散余弦变换（DCT）private static double[][] applyDCT(double[][] f) {int N = f.length;double[][] F = new double[N][N];for (int u = 0; u < N; u++) {for (int v = 0; v < N; v++) {double sum = 0.0;for (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {sum += f[i][j] *Math.cos((2 * i + 1) * u * Math.PI / (2.0 * N)) *Math.cos((2 * j + 1) * v * Math.PI / (2.0 * N));}}double alphaU = (u == 0) ? Math.sqrt(1.0 / N) : Math.sqrt(2.0 / N);double alphaV = (v == 0) ? Math.sqrt(1.0 / N) : Math.sqrt(2.0 / N);F[u][v] = alphaU * alphaV * sum;}}return F;}// 比较两个哈希值，返回汉明距离（不同位数的个数）public static int hammingDistance(String hash1, String hash2) {int distance = 0;for (int i = 0; i < hash1.length(); i++) {if (hash1.charAt(i) != hash2.charAt(i)) {distance++;}}return distance;}}class ImgListAdapter extends BaseAdapter{ArrayList<Item> items = new ArrayList<>();@Overridepublic int getCount() {return items.size();}@Overridepublic Object getItem(int i) {return items.get(i);}@Overridepublic long getItemId(int i) {return i;}@Overridepublic View getView(int pos, View view, ViewGroup viewGroup) {if(view == null){view = getLayoutInflater().inflate(R.layout.item_img_diff, null, false);}((ImageView)view.findViewById(R.id.ivLeft)).setImageBitmap(items.get(pos).l);((ImageView)view.findViewById(R.id.ivRight)).setImageBitmap(items.get(pos).r);((TextView)view.findViewById(R.id.tvRes)).setText(items.get(pos).res);return view;}}class Item{Bitmap l, r;String res;}
}

温馨提示
本文算法及用例仅供参考, 未经大量测试验证
请谨慎阅读参考

参考

Android Bitmap亮度调节、灰度化、二值化、相似距离实现

http://www.shuangfujiaoyu.com/news/31842.html

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