Java图片相似度，图像识别

Java图片相似对比实例

package com.icss.main;

import java.awt.AWTException;
import java.awt.Dimension;
import java.awt.Rectangle;
import java.awt.Robot;
import java.awt.Toolkit;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.io.OutputStream;
import java.util.Date;

import javax.imageio.ImageIO;
import javax.imageio.ImageReader;

import sun.misc.BASE64Decoder;

/**

比较两张图片的相似度,这里准确匹配方案
原因是：两张图片必须大小一样，分辨率必须一样，像素大小一样，这就决定了如果存在模糊程度，分辨率问题，就不能匹配，

百度那边做了这样的设定，设置不同模糊程度，再继续对比，完成更人性化的操作
*/
public class SimilarityComparer {
// 改变成二进制码， //这里表示的像素，每一像素取点，返回颜色的值
private static String[][] getPX(BufferedImage image) {
int[] rgb = new int[3];
int width = image.getWidth();
//这里表示的像素，每一像素取点，返回颜色的值

 int height = image.getHeight();int minx = image.getMinX();int miny = image.getMinY();String[][] list = new String[width][height];for (int i = minx; i < width; i++) {for (int j = miny; j < height; j++) {//这里当流读取对象的时候，把一个点的三原色封装成一个整数，这里进行反向取值，光色分解成三原色，rgb,就是红绿蓝，三原色可以组成任何颜色int pixel = image.getRGB(i, j);//红色值反向解析rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;//绿色值反向解析rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;//蓝色值反向解析rgb[2] = (pixel & 0xff);list[i][j] = rgb[0] + "," + rgb[1] + "," + rgb[2];}}return list;

}

//匹配点阵像素相似度
public static boolean compareImage(BufferedImage image1, BufferedImage image2) {
boolean result = false;
// 分析图片相似度 begin
String[][] list1 = getPX(image1);
String[][] list2 = getPX(image2);
//这里double预防溢出，内存,记录比较次数
double count=0;
int xiangsi = 0;
int busi = 0;
int length=list1.length;
int lengthin = list1[1].length;

 for (int i = 0; i < length; i++) {//这里没有看明白要来干嘛，好像永远不成立if ((i + 1) == list1.length) {continue;}for (int j = 0; j < lengthin; j++) {             try {String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");for (int n = 0; n < value2.length; n++) { count++;//相似度设置，根据实际需求设定图片相似程度，这里设置为5相似度极高像素的±偏差允许范围if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[n]) - Integer.parseInt(value2[n])) < 5) {xiangsi++;} else {busi++;}}} catch (RuntimeException e) {continue;}}}//这里采用正反比较两次list1 = getPX(image2);list2 = getPX(image1);for (int i = 0; i < length; i++) {//这里没有看明白要来干嘛，好像永远不成立if ((i + 1) == list1.length) {continue;}for (int j = 0; j < lengthin; j++) {            try {String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");for (int n = 0; n < value2.length; n++) {count++;//相似度设置，根据实际需求设定图片相似程度，这里设置为5相似度极高,像素的±偏差允许范围if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[n]) - Integer.parseInt(value2[n])) < 5) {xiangsi++;} else {busi++;}}} catch (RuntimeException e) {continue;}}}double redio=busi/count;double radio=xiangsi/count;
System.out.println("不相似的次数"+busi+"=========不相似率"+redio*100+"%");
System.out.println("相似的次数"+xiangsi+"=========相似率"+radio*100+"%");if (radio*100>=80) {result = true;}return result;

}

public static void main(String[] args) throws IOException, AWTException {

 BufferedImage img01 = ImageIO.read(new File("E:/img01.jpg"));//用64位读取图片，获取数据//byte[] decodeBuffer2 = base64Decoder.decodeBuffer(new FileInputStream("E:/img02.jpg"));//装配到字节数组流中//InputStream stream2 = new ByteArrayInputStream(decodeBuffer2);/*** 对比图片的时候，必须保证图片像素相同，否则无法匹配，20K以内，大概2miao* 当图片太大的时候，比较时间越长，5M图片比较，需要一分多钟*/BufferedImage img02 = ImageIO.read(new File("E:/img02.jpg"));long time = new Date().getTime();System.out.println("开始匹配");System.out.println(SimilarityComparer.compareImage(img01, img02));System.out.println("匹配耗时"+(new Date().getTime()-time));/*** java截屏工具，并输出*//*Robot rb = null; // java.awt.image包中的类，可以用来抓取屏幕，即截屏。rb = new Robot();//这里截屏工具Toolkit tk = Toolkit.getDefaultToolkit(); // 获取缺省工具包Dimension di = tk.getScreenSize(); // 屏幕尺寸规格System.out.println(di.width);System.out.println(di.height);Rectangle rec = new Rectangle(0, 0, di.width, di.height);BufferedImage bi = rb.createScreenCapture(rec);//输出截屏OutputStream os = new FileOutputStream("E:/test.jpg");ImageIO.write(bi, "jpg", os);*/

}
}

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