Android实现图片相似度

最近公司有一个需求，就是希望能判断用户提交的照片是否是身份证的正面或者反面。可以通过预设一张拍摄清晰的身份证正面或者反面，来对比是否相似，那么问题就转化为如何计算两张图片相似度。找到一篇阮一峰老师当年的博客很有启发，于是根据他说的每一步用Android里的方法来实现。

第一步，缩小尺寸。

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 bitmap8 = ThumbnailUtils.extractThumbnail(bitmapOriginal, 8, 8);

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。

    public static Bitmap convertGreyImg(Bitmap img) {        int width = img.getWidth();         //获取位图的宽        int height = img.getHeight();       //获取位图的高        int[] pixels = new int[width * height]; //通过位图的大小创建像素点数组        img.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);        int alpha = 0xFF << 24;        for (int i = 0; i < height; i++) {            for (int j = 0; j < width; j++) {                int original = pixels[width * i + j];                int red = ((original & 0x00FF0000) >> 16);                int green = ((original & 0x0000FF00) >> 8);                int blue = (original & 0x000000FF);                int grey = (int) ((float) red * 0.3 + (float) green * 0.59 + (float) blue * 0.11);                grey = alpha | (grey << 16) | (grey << 8) | grey;                pixels[width * i + j] = grey;            }        }        Bitmap result = Bitmap.createBitmap(width, height, Bitmap.Config.RGB_565);        result.setPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);        return result;    }

第三步，计算平均值。

计算所有64个像素的灰度平均值。

    public static int getAvg(Bitmap img) {        int width = img.getWidth();        int height = img.getHeight();        int[] pixels = new int[width * height];        img.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);        int avgPixel = 0;        for (int pixel : pixels) {            avgPixel += pixel;        }        return avgPixel / pixels.length;    }

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。

    public static String getBinary(Bitmap img, int average) {        StringBuilder sb = new StringBuilder();        int width = img.getWidth();        int height = img.getHeight();        int[] pixels = new int[width * height];        img.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);        for (int i = 0; i < height; i++) {            for (int j = 0; j < width; j++) {                int original = pixels[width * i + j];                if (original >= average) {                    pixels[width * i + j] = 1;                } else {                    pixels[width * i + j] = 0;                }                sb.append(pixels[width * i + j]);            }        }        return sb.toString();    }

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。

下面是得到16位16进制的字符串，作为该图片的消息指纹

    public static String binaryString2hexString(String bString) {        if (bString == null || bString.equals("") || bString.length() % 8 != 0)            return null;        StringBuilder sb = new StringBuilder();        int iTmp;        for (int i = 0; i < bString.length(); i += 4) {            iTmp = 0;            for (int j = 0; j < 4; j++) {                iTmp += Integer.parseInt(bString.substring(i + j, i + j + 1)) << (4 - j - 1);            }            sb.append(Integer.toHexString(iTmp));        }        return sb.toString();    }

下面是两张图片的消息指纹比较的方法

    static void diff(String s1, String s2) {        char[] s1s = s1.toCharArray();        char[] s2s = s2.toCharArray();        int diffNum = 0;        for (int i = 0; iif (s1s[i] != s2s[i]) {                diffNum++;            }        }        System.out.println("diffNum="+diffNum);    }

至此关键代码都在这里了。

我拍照片试验了几次，以下是部分结果：

Str64->16=81000081e9ff0000  Str64->16=01800049e1ff0000  Str64->16=10000d41ebff8000  Str64->16=fdff47e80020231b  Str64->16=ffffcfb80028031b  Str64->16=ffff4fee0408031b  Str64->16=040c7104000e7fff  Str64->16=0b1b999f0300052f  Str64->16=0b1b99c101400527

1、2、3行，4、5、6行，8、9行是大致同一个位置（手持手机，尽量保持同一个位置），第7行是其他位置，说明结果还是比较靠谱的，个人认为diff(s1, s2)方法

结果在1~5说明两张照片极其相似，6~10说明较为相似，10以上说明不相似

(相关代码在我的github上)

Android实现图片相似度

Android实现图片相似度

第一步，缩小尺寸。

第二步，简化色彩。

第三步，计算平均值。

第四步，比较像素的灰度。

第五步，计算哈希值。

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