自己琢磨的图像相似度算法 JAVA版实现

最新推荐文章于 2025-05-21 16:55:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-21 16:55:00 发布 · 1.3w 阅读

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#java #算法 #float #stream #class #google

本文介绍了作者通过自学和搜索引擎，实现了一个简单的图像相似度计算的Java程序。主要步骤包括图像二值化、提取黑色矩形阵列、矩阵排序及对比，以计算两张图像的相似度。由于作者对图像学没有深入研究，提供的代码可能存在错误，适合学习交流，不适合直接用于生产环境。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近有个项目里要整理缩略图和原图是否匹配，然后就去找工具和方法做了，之后很好奇图像相似度是怎么算的，google了下貌似很深奥，而且无最简单的例子java代码源码下载，估计图形学的人不削用java吧。

个人从来没有研究过图像学，也没看过什么论文或者相关文档，写这个完全是靠google和百度，自己写了个实验了下，测试用例也少，估计有大BUG的存在，所以看的人权当学习交流，切勿生产使用。

思路：

1，二值化，(不做颜色比对了，生成黑白图)

2 ，取黑色的矩形阵列，（不管图片大小，只取同颜色的矩形区域，判断规则下文讲）

3，排序取前几个矩阵，（去最大矩阵的 %d 面积以上的矩阵，%d作为参数）。

4，取得2张图的矩阵，对比矩阵距离面积等，根据面积权重，得到相似度。

如这么图取的矩阵就是红色区域，没画全。

好了，开始了，下面的代码要是有人发现问题PM我，我去改正：

1，二值化：

package cn.my.image.Compare.test;

import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

import javax.imageio.ImageIO;

public class Binarization {
	private static float RP = 0.333f;
	private static float GP = 0.334f;
	private static float BP = 0.333f;
	private static int Threshold = 0;
	private int h;
	private int w;
	public Binarization(){
		
	}
	/**
	 * set your threshold such as 160  这里手工设判断黑白的标准，默认是图像全局的平均值。
	 * @param threshold
	 */
	public Binarization(int threshold){
		Threshold = threshold;
	}
	/**
	 * init with r,g,b Proportion  设置R G B的权重比，默认平分
	 * @param r
	 * @param g
	 * @param b
	 */
	public Binarization(float r,float g,float b,int threshold){
		RP = r;
		GP = g;
		BP = b;
		Threshold = threshold;
	}
	public int getH(){
		return h;
	}
	public int getW() {
		return w;
	}
	public int getArea(){
		return w*h;
	}
	
	public int[][] toBinarization(InputStream stream) throws IOException {
		BufferedImage bi=ImageIO.read(stream);//input image
		h=bi.getHeight();//get height
		w=bi.getWidth();//get width
		int sumRGB = 0;
		int[][] gray=new int[w][h];
		for (int x = 0; x < w; x++) {
			for (int y = 0; y < h; y++) {
				gray[x][y]=getGray(bi.getRGB(x, y));
				sumRGB = sumRGB + gray[x][y];
			}
		}
		if(Threshold ==0){
			Threshold = sumRGB/(h*w); //threshold by avager
		}
		int[][] binary=new int[w][h];
		
		for (int x = 0; x < w; x++) {
			for (int y = 0; y