java指纹识别以及谷歌图片识别技术源码

import java.awt.image.BufferedImage;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

public class SimilarImageSearch {

  /**

   * @param args

   */

  public static void main(String[] args) {

    List<String> hashCodes = new ArrayList<String>();

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    String filename = ImageHelper.path + "\\images\\";

    String hashCode = null;

     

    for (int i = 0; i < 6; i++)

    {

      hashCode = produceFingerPrint(filename + "example" + (i + 1) + ".jpg");

      hashCodes.add(hashCode);

    }   

    System.out.println("Resources: ");

    System.out.println(hashCodes);

    System.out.println();

     

    String sourceHashCode = produceFingerPrint(filename + "source.jpg");

    System.out.println("Source: ");

    System.out.println(sourceHashCode);

    System.out.println();

     

    for (int i = 0; i < hashCodes.size(); i++)

    {

      int difference = hammingDistance(sourceHashCode, hashCodes.get(i));

      System.out.print("汉明距离:"+difference+"   ");

      if(difference==0){

        System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg一样");

      }else if(difference<=5){

        System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg非常相似");

      }else if(difference<=10){

        System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg有点相似");

      }else if(difference>10){

        System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg完全不一样");

      }

    }

     

  }

  /**

   * 计算"汉明距离"(Hamming distance)。

   * 如果不相同的数据位不超过5,就说明两张图片很相似;如果大于10,就说明这是两张不同的图片。

   * @param sourceHashCode 源hashCode

   * @param hashCode 与之比较的hashCode

   */

  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;

  }

  /**

   * 生成图片指纹

   * @param filename 文件名

   * @return 图片指纹

   */

  public static String produceFingerPrint(String filename) {

    BufferedImage source = ImageHelper.readPNGImage(filename);// 读取文件

    int width = 8;

    int height = 8;

     

    // 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。

    BufferedImage thumb = ImageHelper.thumb(source, width, height, false);

     

    // 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++) {

        pixels[i * height + j] = ImageHelper.rgbToGray(thumb.getRGB(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();

  }

  /**

   * 二进制转为十六进制

   * @param int binary

   * @return char hex

   */

  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;

  }

}

工具类

import java.awt.AlphaComposite;

import java.awt.Color;

import java.awt.Font;

import java.awt.Graphics2D;

import java.awt.Image;

import java.awt.RenderingHints;

import java.awt.geom.AffineTransform;

import java.awt.image.BufferedImage;

import java.awt.image.ColorModel;

import java.awt.image.WritableRaster;

import java.io.File;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.FileNotFoundException;

import java.io.FileOutputStream;

import java.io.IOException;

import java.io.InputStream;

import javax.imageio.ImageIO;

import com.sun.image.codec.jpeg.ImageFormatException;

import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGCodec;

import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageDecoder;

import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder;

/**

 * 图片工具类,主要针对图片水印处理

 *

 * @author 025079

 * @version [版本号, 2011-11-28]

 * @see [相关类/方法]

 * @since [产品/模块版本]

 */

public class ImageHelper {

 // 项目根目录路径

 public static final String path = System.getProperty("user.dir");

  

 /**

 * 生成缩略图 <br/>

 * 保存:ImageIO.write(BufferedImage, imgType[jpg/png/...], File);

 *

 * @param source

 *      原图片

 * @param width

 *      缩略图宽

 * @param height

 *      缩略图高

 * @param b

 *      是否等比缩放

 * */

 public static BufferedImage thumb(BufferedImage source, int width,

  int height, boolean b) {

 // targetW,targetH分别表示目标长和宽

 int type = source.getType();

 BufferedImage target = null;

 double sx = (double) width / source.getWidth();

 double sy = (double) height / source.getHeight();

 if (b) {

  if (sx > sy) {

  sx = sy;

  width = (int) (sx * source.getWidth());

  } else {

  sy = sx;

  height = (int) (sy * source.getHeight());

  }

 }

 if (type == BufferedImage.TYPE_CUSTOM) { // handmade

  ColorModel cm = source.getColorModel();

  WritableRaster raster = cm.createCompatibleWritableRaster(width,

   height);

  boolean alphaPremultiplied = cm.isAlphaPremultiplied();

  target = new BufferedImage(cm, raster, alphaPremultiplied, null);

 } else

  target = new BufferedImage(width, height, type);

 Graphics2D g = target.createGraphics();

 // smoother than exlax:

 g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_RENDERING,

  RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY);

 g.drawRenderedImage(source, AffineTransform.getScaleInstance(sx, sy));

 g.dispose();

 return target;

 }

 /**

 * 图片水印

 *

 * @param imgPath

 *      待处理图片

 * @param markPath

 *      水印图片

 * @param x

 *      水印位于图片左上角的 x 坐标值

 * @param y

 *      水印位于图片左上角的 y 坐标值

 * @param alpha

 *      水印透明度 0.1f ~ 1.0f

 * */

 public static void waterMark(String imgPath, String markPath, int x, int y,

  float alpha) {

 try {

  // 加载待处理图片文件

  Image img = ImageIO.read(new File(imgPath));

  BufferedImage image = new BufferedImage(img.getWidth(null),

   img.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

  Graphics2D g = image.createGraphics();

  g.drawImage(img, 0, 0, null);

  // 加载水印图片文件

  Image src_biao = ImageIO.read(new File(markPath));

  g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP,

   alpha));

  g.drawImage(src_biao, x, y, null);

  g.dispose();

  // 保存处理后的文件

  FileOutputStream out = new FileOutputStream(imgPath);

  JPEGImageEncoder encoder = JPEGCodec.createJPEGEncoder(out);

  encoder.encode(image);

  out.close();

 } catch (Exception e) {

  e.printStackTrace();

 }

 }

 /**

 * 文字水印

 *

 * @param imgPath

 *      待处理图片

 * @param text

 *      水印文字

 * @param font

 *      水印字体信息

 * @param color

 *      水印字体颜色

 * @param x

 *      水印位于图片左上角的 x 坐标值

 * @param y

 *      水印位于图片左上角的 y 坐标值

 * @param alpha

 *      水印透明度 0.1f ~ 1.0f

 */

 public static void textMark(String imgPath, String text, Font font,

  Color color, int x, int y, float alpha) {

 try {

  Font Dfont = (font == null) ? new Font("宋体", 20, 13) : font;

  Image img = ImageIO.read(new File(imgPath));

  BufferedImage image = new BufferedImage(img.getWidth(null),

   img.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_RGB);

  Graphics2D g = image.createGraphics();

  g.drawImage(img, 0, 0, null);

  g.setColor(color);

  g.setFont(Dfont);

  g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP,

   alpha));

  g.drawString(text, x, y);

  g.dispose();

  FileOutputStream out = new FileOutputStream(imgPath);

  JPEGImageEncoder encoder = JPEGCodec.createJPEGEncoder(out);

  encoder.encode(image);

  out.close();

 } catch (Exception e) {

  System.out.println(e);

 }

 }

  

 /**

 * 读取JPEG图片

 * @param filename 文件名

 * @return BufferedImage 图片对象

 */

 public static BufferedImage readJPEGImage(String filename)

 {

 try {

  InputStream imageIn = new FileInputStream(new File(filename));

  // 得到输入的编码器,将文件流进行jpg格式编码

  JPEGImageDecoder decoder = JPEGCodec.createJPEGDecoder(imageIn);

  // 得到编码后的图片对象

  BufferedImage sourceImage = decoder.decodeAsBufferedImage();

   

  return sourceImage;

 } catch (FileNotFoundException e) {

  e.printStackTrace();

 } catch (ImageFormatException e) {

  e.printStackTrace();

 } catch (IOException e) {

  e.printStackTrace();

 }

  

 return null;

 }

  

 /**

 * 读取JPEG图片

 * @param filename 文件名

 * @return BufferedImage 图片对象

 */

 public static BufferedImage readPNGImage(String filename)

 {

 try {

  File inputFile = new File(filename);

     BufferedImage sourceImage = ImageIO.read(inputFile);

  return sourceImage;

 } catch (FileNotFoundException e) {

  e.printStackTrace();

 } catch (ImageFormatException e) {

  e.printStackTrace();

 } catch (IOException e) {

  e.printStackTrace();

 }

  

 return null;

 }

  

 /**

 * 灰度值计算

 * @param pixels 像素

 * @return int 灰度值

 */

 public static int rgbToGray(int pixels) {

 // int _alpha = (pixels >> 24) & 0xFF;

 int _red = (pixels >> 16) & 0xFF;

 int _green = (pixels >> 8) & 0xFF;

 int _blue = (pixels) & 0xFF;

 return (int) (0.3 * _red + 0.59 * _green + 0.11 * _blue);

 }

  

 /**

 * 计算数组的平均值

 * @param pixels 数组

 * @return int 平均值

 */

 public static int average(int[] pixels) {

 float m = 0;

 for (int i = 0; i < pixels.length; ++i) {

  m += pixels[i];

 }

 m = m / pixels.length;

 return (int) m;

 }

}

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