java如何对图片去重

Java对图片去重可以通过哈希值比较、特征提取、感知哈希（pHash）等方法实现。 其中，哈希值比较是最简单直接的方法，可以通过对图像文件计算其哈希值，然后比较哈希值来判断图像是否相同。特征提取方法则更为复杂，需要对图像进行特征提取并进行匹配。感知哈希（pHash）则是一种比较先进的方法，通过计算图像的感知哈希值来判断图像是否相似。以下将详细介绍这几种方法。

一、哈希值比较

哈希值比较是一种简单且高效的图片去重方法。通过对图像文件计算其哈希值，然后比较哈希值来判断图像是否相同。这种方法的前提是图像文件完全一致，即使是轻微的修改也会导致不同的哈希值。

1.1 计算哈希值

在Java中，可以使用MessageDigest类来计算图像文件的哈希值。以下是一个示例代码：

import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class ImageHash {
    public static String getFileHash(String filePath) throws NoSuchAlgorithmException, IOException {
        MessageDigest digest = MessageDigest.getInstance("SHA-256");
        FileInputStream fis = new FileInputStream(filePath);
        byte[] byteArray = new byte[1024];
        int bytesCount = 0; 
        while ((bytesCount = fis.read(byteArray)) != -1) {
            digest.update(byteArray, 0, bytesCount);
        };
        fis.close();
        byte[] bytes = digest.digest();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (byte b : bytes) {
            sb.append(String.format("%02x", b));
        }
        return sb.toString();
    }
}

1.2 比较哈希值

通过计算两个图像文件的哈希值，然后进行比较，如果哈希值相同，则认为这两个图像是相同的：

public class ImageComparison {
    public static boolean areImagesSame(String filePath1, String filePath2) throws NoSuchAlgorithmException, IOException {
        String hash1 = ImageHash.getFileHash(filePath1);
        String hash2 = ImageHash.getFileHash(filePath2);
        return hash1.equals(hash2);
    }
}

二、特征提取

特征提取方法需要对图像进行特征提取，然后进行匹配。常用的特征提取算法有SIFT、SURF等。Java中可以使用OpenCV库来实现特征提取。

2.1 配置OpenCV

首先，下载并配置OpenCV库，然后在Java项目中导入OpenCV库。

2.2 使用SIFT特征提取

以下是使用SIFT进行特征提取并比较图像相似性的示例代码：

import org.opencv.core.*;
import org.opencv.features2d.*;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
public class ImageFeatureComparison {
    static {
        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
    }
    public static boolean areImagesSimilar(String filePath1, String filePath2) {
        Mat img1 = Imgcodecs.imread(filePath1, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        Mat img2 = Imgcodecs.imread(filePath2, Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);
        if (img1.empty() || img2.empty()) {
            System.out.println("Could not open or find the images!");
            return false;
        }
        // Detect ORB keypoints and descriptors
        ORB orb = ORB.create();
        MatOfKeyPoint keypoints1 = new MatOfKeyPoint();
        MatOfKeyPoint keypoints2 = new MatOfKeyPoint();
        Mat descriptors1 = new Mat();
        Mat descriptors2 = new Mat();
        orb.detectAndCompute(img1, new Mat(), keypoints1, descriptors1);
        orb.detectAndCompute(img2, new Mat(), keypoints2, descriptors2);
        // Match descriptors
        BFMatcher matcher = BFMatcher.create(Core.NORM_HAMMING, true);
        MatOfDMatch matches = new MatOfDMatch();
        matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
        List<DMatch> matchList = matches.toList();
        List<DMatch> goodMatches = new LinkedList<>();
        for (DMatch match : matchList) {
            if (match.distance < 50) {
                goodMatches.add(match);
            }
        }
        return goodMatches.size() > 30;
    }
}

三、感知哈希（pHash）

感知哈希（pHash）是一种高级的图像相似性比较方法，通过计算图像的感知哈希值来判断图像是否相似。Java中可以使用pHash库来实现感知哈希。

3.1 添加pHash库

首先，下载并添加pHash库到Java项目中。

3.2 计算感知哈希值

以下是计算图像感知哈希值并比较相似性的示例代码：

import com.phash.*;
public class ImagePHashComparison {
    public static boolean areImagesSimilar(String filePath1, String filePath2) {
        PHash pHash = new PHash();
        String hash1 = pHash.getHash(filePath1);
        String hash2 = pHash.getHash(filePath2);
        return pHash.hammingDistance(hash1, hash2) < 5;
    }
}

四、综合比较

在实际应用中，可以综合使用上述方法进行图片去重。首先使用哈希值比较进行初步筛选，然后使用特征提取方法进行进一步匹配，最后使用感知哈希进行精细比较。这样可以提高图片去重的准确性和效率。

4.1 综合比较示例代码

以下是一个综合使用上述方法进行图片去重的示例代码：

import java.io.IOException;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class ImageDeduplication {
    public static boolean areImagesDuplicate(String filePath1, String filePath2) throws NoSuchAlgorithmException, IOException {
        // Step 1: Hash comparison
        if (ImageComparison.areImagesSame(filePath1, filePath2)) {
            return true;
        }
        // Step 2: Feature extraction comparison
        if (ImageFeatureComparison.areImagesSimilar(filePath1, filePath2)) {
            return true;
        }
        // Step 3: Perceptual hash comparison
        if (ImagePHashComparison.areImagesSimilar(filePath1, filePath2)) {
            return true;
        }
        return false;
    }
}

总结

图片去重是一个复杂而重要的任务，可以通过多种方法实现。哈希值比较方法简单高效，但只能检测完全一致的图像；特征提取方法可以检测内容相似的图像，但计算复杂度较高；感知哈希方法能够检测感知上相似的图像，但实现较为复杂。综合使用这些方法，可以提高图片去重的准确性和效率。