JAVA 比较两张图片的相似度

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import javax.imageio.ImageIO;

/**
 * 比较两张图片的相似度
 * @author Guihua
 *
 */
public class BMPLoader {
	// 改变成二进制码
	public static String[][] getPX(String args) {
		int[] rgb = new int[3];

		File file = new File(args);
		BufferedImage bi = null;
		try {
			bi = ImageIO.read(file);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}

		int width = bi.getWidth();
		int height = bi.getHeight();
		int minx = bi.getMinX();
		int miny = bi.getMinY();
		String[][] list = new String[width][height];
		for (int i = minx; i < width; i++) {
			for (int j = miny; j < height; j++) {
				int pixel = bi.getRGB(i, j);
				rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
				rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
				rgb[2] = (pixel & 0xff);
				list[i][j] = rgb[0] + "," + rgb[1] + "," + rgb[2];

			}
		}
		return list;

	}
	
	public static void compareImage(String imgPath1, String imgPath2){
		String[] images = {imgPath1, imgPath2};
		if (images.length == 0) {
			System.out.println("Usage >java BMPLoader ImageFile.bmp");
			System.exit(0);
		}

		// 分析图片相似度 begin
		String[][] list1 = getPX(images[0]);
		String[][] list2 = getPX(images[1]);
		int xiangsi = 0;
		int busi = 0;
		int i = 0, j = 0;
		for (String[] strings : list1) {
			if ((i + 1) == list1.length) {
				continue;
			}
			for (int m=0; m<strings.length; m++) {
				try {
					String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");
					String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");
					int k = 0;
					for (int n=0; n<value2.length; n++) {
						if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 5) {
							xiangsi++;
						} else {
							busi++;
						}
					}
				} catch (RuntimeException e) {
					continue;
				}
				j++;
			}
			i++;
		}

		list1 = getPX(images[1]);
		list2 = getPX(images[0]);
		i = 0;
		j = 0;
		for (String[] strings : list1) {
			if ((i + 1) == list1.length) {
				continue;
			}
			for (int m=0; m<strings.length; m++) {
				try {
					String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");
					String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");
					int k = 0;
					for (int n=0; n<value2.length; n++) {
						if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 5) {
							xiangsi++;
						} else {
							busi++;
						}
					}
				} catch (RuntimeException e) {
					continue;
				}
				j++;
			}
			i++;
		}
		String baifen = "";
		try {
			baifen = ((Double.parseDouble(xiangsi + "") / Double.parseDouble((busi + xiangsi) + "")) + "");
			baifen = baifen.substring(baifen.indexOf(".") + 1, baifen.indexOf(".") + 3);
		} catch (Exception e) {
			baifen = "0";
		}
		if (baifen.length() <= 0) {
			baifen = "0";
		}
		if(busi == 0){
			baifen="100";
		}

		System.out.println("相似像素数量：" + xiangsi + " 不相似像素数量：" + busi + " 相似率：" + Integer.parseInt(baifen) + "%");

	}

	public static void main(String[] args){
		BMPLoader.compareImage("E:\\12.bmp", "E:\\1.bmp");
	}
}

 

评论

4 楼 ren895837248 2016-12-29  

图片的对比肯定涉及到2纬数组，但是也不是这样遍历数组一个一个点去对比。两张1080p的图片用这个算法对比一下，过程的计算量太大了。
2维数组只是矩阵的表达方式，可以通过对矩阵的相应计算得出相似度。

3 楼 jakey766 2013-07-09  

试了下，比较两张700多k的图片就内存溢出了，能不能再优化下啊。

2 楼 jilo88 2013-06-19  

该算法的比较模式太不精准了，如果大部份背景色相同（比如白色等），但其它区域不同，则认为相似度很高，如果只有人验小部份相同，其它不同，则比较的相似率太低了。这样很比较不太科学，对于图片的比较，如人脸比较等有一定的问题，如果能够识别人脸在比较就好些。还有这个图片不同大小貌似对图片的比较结果也有影响。

1 楼 508736614 2012-08-24  

very good