Android 以图找图功能

      到2016年的最后一个月了，总得写点什么或者记录点什么。恩，就记录一下，我当时做以图找图，这个功能的过程和结果吧。以图找图简而言之就是确认小图是否属于大图的一部分。

1.序

    刚开始做这个功能的时候，我一直在往误区上找，认为这是Android的项目，然后一直在找android方面的东西，也确实找到了，但这方面根本没有相关的DEMO（其实也是因为个人有点懒，有现成的，总是想直接用。）

   然后想到了其实可以从java方面图片，这样就发现很多都是通过像素点进行查找的，但原理上是没错的就是查找的过程就有点慢了。在电脑上运行当然很快，但放在android上就很慢了，毕竟你需要对比每个像素点。

  最后是通过计算哈希值的方法，来进行图片的查找。虽然也需要一块一块的查（就是根据原图片的大小，然后在目标图片上查找），然后得出结论是否是属于目标图片的。

2.代码

        /** 小图是否属于大图
	 * @param mubiao 目标图片（大图）地址
	 * @param yuantu 源图片（小图）地址
	 * @return
	 * @throws IOException
	 */
	private static boolean FindImg(String mubiao, String yuantu) throws IOException{
		boolean isFind = false;
		  Bitmap yuantusource = BitmapFactory.decodeFile(yuantu, null); 
		  Bitmap mubiaosource = BitmapFactory.decodeFile(mubiao, null); 
//		  huidu("yuantu" , yuantu);
//		  huidu("mubiao" , mubiao);
		  String mubiaoHashCode;
		  String yuantuHashCode;
		  Bitmap jiequsource;
		  int width = yuantusource.getWidth();
		  int height = yuantusource.getHeight();
		  int Mwidth = mubiaosource.getWidth();
		  int Mheight = mubiaosource.getHeight();
		  mubiaoHashCode = BufproduceFingerPrint(mubiaosource);
                   //通过循环来查找图片（就是从左上到右下）

    for(int i=0;i<width-Mwidth;i++){
			  for(int j= 0;j<height-Mheight;j++){
				  jiequsource = Bitmap.createBitmap(yuantusource, i, j, width, height, null,
							 false);
				  yuantuHashCode = BufproduceFingerPrint(jiequsource);
				  int difference = hammingDistance(mubiaoHashCode, yuantuHashCode);
				  if(difference == 0 ){
					  ImageUtils.savePhotoToSDCard(context, "找到", jiequsource);
					  SharedUtil.saveData(context, "Find", "x", String.valueOf(backX));
					  SharedUtil.saveData(context, "Find", "y", String.valueOf(j));
//					  LogInfo.ceshi("找到2：x="+ backX + "y=" + j);
					  isFind = true;
					  break;
				  }  else{
//					  LogInfo.ceshi("没找到2：x="+ backX + "y=" + j);
//					  ToastUtil.showToast(context, "正在查找中···");
				  }
			  }	 
		  } 
		  
		  if(isFind){
			  return true;
		  }else{
			  return false;
		  }
	  }

/**
	  * 处理图片
	  * @param source
	  * @return
	  */
	public static String BufproduceFingerPrint(Bitmap source) {
//	    BufferedImage source = ImageHelper.readPNGImage(filename);// 读取文件
	    int width = 8;
	    int height = 8;
	    int pixelColor;
	    // 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 thumb = ImageHelper.zoomImage(source, width,height);

	    // 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。
	    int[] pixels = new int[width * height];
	    for (int i = 0; i < width; i++) {
	      for (int j = 0; j < height; j++) {
//	    	  System.out.println("i=" + i +";y=" + j);
//	    	  pixelColor = thumb.getPixel(i, j);
//	    	  R = Color.red(pixelColor);
//              G = Color.green(pixelColor);
//              B = Color.blue(pixelColor);
	        pixels[i * height + j] = ImageHelper.rgbToGray(thumb.getPixel(i, j));
	      }
	    }

	    // 第三步，计算平均值。
	    // 计算所有64个像素的灰度平均值。
	    int avgPixel = ImageHelper.average(pixels);

	    // 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。
	    int[] comps = new int[width * height];
	    for (int i = 0; i < comps.length; i++) {
	      if (pixels[i] >= avgPixel) {
	        comps[i] = 1;
	      } else {
	        comps[i] = 0;
	      }
	    }

	    // 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。
	    StringBuffer hashCode = new StringBuffer();
	    for (int i = 0; i < comps.length; i += 4) {
	      int result = comps[i] * (int) Math.pow(2, 3) + comps[i + 1]
	          * (int) Math.pow(2, 2) + comps[i + 2] * (int) Math.pow(2, 1)
	          + comps[i + 2];
	      hashCode.append(binaryToHex(result));
	    }

	    // 得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。
	    return hashCode.toString();
	  }
	 private static char binaryToHex(int binary) {
		    char ch = ' ';
		    switch (binary) {
		    case 0:
		      ch = '0';
		      break;
		    case 1:
		      ch = '1';
		      break;
		    case 2:
		      ch = '2';
		      break;
		    case 3:
		      ch = '3';
		      break;
		    case 4:
		      ch = '4';
		      break;
		    case 5:
		      ch = '5';
		      break;
		    case 6:
		      ch = '6';
		      break;
		    case 7:
		      ch = '7';
		      break;
		    case 8:
		      ch = '8';
		      break;
		    case 9:
		      ch = '9';
		      break;
		    case 10:
		      ch = 'a';
		      break;
		    case 11:
		      ch = 'b';
		      break;
		    case 12:
		      ch = 'c';
		      break;
		    case 13:
		      ch = 'd';
		      break;
		    case 14:
		      ch = 'e';
		      break;
		    case 15:
		      ch = 'f';
		      break;
		    default:
		      ch = ' ';
		    }
		    return ch;
		  }

        /**
	 * 2个是否相同，0为相同
	 * @param sourceHashCode
	 * @param hashCode
	 * @return
	 */
	 public static int hammingDistance(String sourceHashCode, String hashCode) {
		    int difference = 0;
		    int len = sourceHashCode.length();

		    for (int i = 0; i < len; i++) {
		      if (sourceHashCode.charAt(i) != hashCode.charAt(i)) {
		        difference++;
		      }
		    }

		    return difference;
		  }

3.结束

  恩，这就是以图找图的所有代码=-=恩，是通过网上方法总结出来了的=-=就这样了。