java指纹识别+谷歌图片识别技术_源代码
主类:
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>(); 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;
}
}
java指纹识别+谷歌图片识别技术_源代码的更多相关文章
- java指纹识别+谷歌图片识别技术
http://www.icodeguru.com/3/2451.html http://valseonline.org/thread-124-1-1.html
- [半原创]指纹识别+谷歌图片识别技术之C++代码
原地址:http://blog.csdn.net/guoming0000/article/details/8138223 以前看到一个http://topic.csdn.net/u/20120417/ ...
- Java调用OCR进行图片识别
使用Java语言,通过Tesseract-OCR对图片进行识别. 1.Tesseract-OCR 下载windows版本并安装. 2.程序如下: a.ImageIOHelper类 package OC ...
- Atitit java 二维码识别 图片识别
Atitit java 二维码识别 图片识别 1.1. 解码11.2. 首先,我们先说一下二维码一共有40个尺寸.官方叫版本Version.11.3. 二维码的样例:21.4. 定位图案21.5. 数 ...
- JAVA OCR图片识别
今天闲来无聊,尝试了一下OCR识别,尝试了以下三种方案: 1.直接使用业界使用最广泛的Tesseract-OCR. Tesseract项目最初由惠普实验室支持,1996年被移植到Windows上,19 ...
- C# 图片识别技术(支持21种语言,提取图片中的文字)
图片识别的技术到几天已经很成熟了,只是相关的资料很少,为了方便在此汇总一下(C#实现),方便需要的朋友查阅,也给自己做个记号. 图片识别的用途:很多人用它去破解网站的验证码,用于达到自动刷票或者是批量 ...
- Java 扫描识别条形码图片
1.条形码扫描识别的实现方法及步骤 本文以Java代码示例介绍如何来扫描和识别条形码图片.这里使用免费条码工具 Free Spire.Barcode for Java,调用BarcodeScanner ...
- Python 3 实现色情图片识别
Python 3 实现色情图片识别 项目简介 项目内容 本实验将使用 Python3 去识别图片是否为色情图片,我们会使用到 PIL 这个图片处理库,会编写算法来划分图像的皮肤区域. 项目知识点 Py ...
- 【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别
K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结 ...
随机推荐
- 潭州课堂25班:Ph201805201 WEB 之 页面编写 第二课 (课堂笔记)
index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=&quo ...
- PHP+Mysql学习笔记
1. PHP is Hypertext Preproocessor. 2. Hello World: <?php Echo 'Hello World!'; ?> 3. ...
- 【洛谷】3960:列队【Splay】
P3960 列队 题目描述 Sylvia 是一个热爱学习的女孩子. 前段时间,Sylvia 参加了学校的军训.众所周知,军训的时候需要站方阵. Sylvia 所在的方阵中有n×m名学生,方阵的行数为 ...
- startup.bat闪退问题
startup.bat闪退问题 我自己遇到的 1.例如: 手动点击startup.bat 后 ,一闪而过 2例如:在cmd下 进到tomcat的bin目录 运行 startup.bat 解决问题,第一 ...
- 微软官方的.net命令行参数库
虽然现在是图形化大行其道的时代,但让程序支持命令行启动对于专业的领域还是有不少需求的..net本身并没有内置对命令行解析的支持,我之前就写过一篇文章让.Net程序支持命令行启动介绍了几个第三方的命令行 ...
- c# 以换行(\r\n)拆分字符串
c# 以换行(\r\n)拆分字符串 字符串数组形式: string[] striparr = strip.Split(new string[] { "\r\n" }, String ...
- Python报错:ImportError: No module named src.data_layer
ImportError: No module named src.data_layer 解决方案: export PYTHONPATH=path/to/modules
- 用.Net打造一个移动客户端(Android/IOS)的服务端框架NHM(四)——Android端Http访问类(转)
本章目的 在上一章中,我们利用Hibernate Tools完成了Android Model层的建立,依赖Hibernate Tools的强大功能,自动生成了Model层.在本章,我们将继续我们的项目 ...
- gitolite migration to bitbucket
https://gist.github.com/kostajh/9249937 https://designhammer.com/blog/easily-migrate-git-repositorie ...
- MDX Cookbook 07 - 在不同层次结构的成员中实现 逻辑 OR 的效果
第一个示例:查看所有包括黑色产品的子目录产品中的 Reseller Order Quantity 和 Reseller Order Count. 第二个示例:和第一个示例查询结构一样,只是筛选的是大小 ...