说明:目前使用像素偏移量为5,可根据实际情况相应修改

package com.creditease.fetch.credit.util.similarity;

import com.creditease.fetch.credit.util.ImageManager;
import sun.misc.BASE64Decoder; import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream; /**
* 比较两张图片的相似度
*/
public class SimilarityComparer {
// 改变成二进制码
private static String[][] getPX(BufferedImage image) {
int[] rgb = new int[3];
int width = image.getWidth();
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++) {
int pixel = image.getRGB(i, j);
rgb[0] = (pixel & 0xff0000) >> 16;
rgb[1] = (pixel & 0xff00) >> 8;
rgb[2] = (pixel & 0xff);
list[i][j] = rgb[0] + "," + rgb[1] + "," + rgb[2];
}
}
return list;
} 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);
int xiangsi = 0;
int busi = 0;
int i = 0, j = 0;
for (String[] strings : list1) {
if ((i + 1) == list1.length) {
continue;
}
for (int m = 0; m < strings.length; m++) {
try {
String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");
String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");
int k = 0;
for (int n = 0; n < value2.length; n++) {
if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 3) {
xiangsi++;
} else {
busi++;
}
}
} catch (RuntimeException e) {
continue;
}
j++;
}
i++;
}
list1 = getPX(image2);
list2 = getPX(image1);
i = 0;
j = 0;
for (String[] strings : list1) {
if ((i + 1) == list1.length) {
continue;
}
for (int m = 0; m < strings.length; m++) {
try {
String[] value1 = list1[i][j].toString().split(",");
String[] value2 = list2[i][j].toString().split(",");
int k = 0;
for (int n = 0; n < value2.length; n++) {
if (Math.abs(Integer.parseInt(value1[k]) - Integer.parseInt(value2[k])) < 3) {
xiangsi++;
} else {
busi++;
}
}
} catch (RuntimeException e) {
continue;
}
j++;
}
i++;
}
if (busi == 0) {
result = true;
}
return result;
} public static void main(String[] args) throws IOException {
InputStream stream = new ByteArrayInputStream(new BASE64Decoder().decodeBuffer(ImageManager.numeric.get("6")));
BufferedImage n6 = ImageIO.read(stream);
stream = new ByteArrayInputStream(new BASE64Decoder().decodeBuffer(ImageManager.numeric.get("9")));
BufferedImage n9 = ImageIO.read(stream);
System.out.println(SimilarityComparer.compareImage(n6, n9));
}
}

Java_比较两个图片的相似度的更多相关文章

  1. opencv java小应用:比较两个图片的相似度

    package com.company; import org.opencv.core.*; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; import org.ope ...

  2. C# 图片的裁剪,两个图片合成一个图片

    图片的裁剪,两个图片合成一个图片(这是从网上摘的) /// <summary>         /// 图片裁剪,生成新图,保存在同一目录下,名字加_new,格式1.png  新图1_ne ...

  3. C# 计算两个字符串的相似度

    我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内 ...

  4. Convert between cv::Mat and QImage 两种图片类转换

    在使用Qt和OpenCV混合编程时,我们有时需要在两种图片类cv::Mat和QImage之间进行转换,下面的代码参考了网上这个帖子: //##### cv::Mat ---> QImage ## ...

  5. C# 图片旋转360度程序

    这几天开发一个程序,需要将一个图片旋转360度然后每一个角度保存下来.刚开始本来想着是让美工弄的,但是让一个美工手动转360度,她会喷你一脸. using System; using System.C ...

  6. 做了一个js的拉动遮罩层,两个图片分别显示的效果

    想做成车修好了和没修好的对比,所以需要两个图片.需要用到的知识点, 1.定位 2.mouse 的事件(代码中体现) 3.鼠标指针的移动距离算法 4.css中,cursor的应用 好了,废话不多说 ,直 ...

  7. 一个异步任务接收两个url下载两个图片

    有两个url,一个是下载用户头像的url,一个是下载用户上传图片的url,想要用一个异步任务同时下载这两个图片. 程序的下载任务是这么执行的,先接受url参数,然后调用 imgUrls = infoP ...

  8. Levenshtein Distance + LCS 算法计算两个字符串的相似度

    //LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source ...

  9. 利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度

    利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可 ...

随机推荐

  1. 第七节:Trigger(SimpleTrigger、CronTrigger)哑火(MisFire)策略 :

    一. 简介 1. 什么是哑火 由于某些原因导致触发器(trigger)在该触发的时候没有得到触发,后续对应的解决策略即为哑火策略.(个人理解) 2. 哑火触发的条件 ①:所有的工作线程都在忙碌,导致某 ...

  2. ZOC7在Mac下发送命令到多个窗口设置

    1 详见截图,找了半天 2 然后,下边框就会出现命令发送多个窗口的输入框了

  3. HttpReponse

    属性: django将请求报文中的请求行.头部信息.内容主体封装成 HttpRequest 类中的属性.   除了特殊说明的之外,其他均为只读的. 0.HttpRequest.scheme   表示请 ...

  4. Ubuntu 16.04下安装MySQL及远程连接

    最近因为要研究一个关于MySQL的漏洞,所以需要MySQL的环境,就用了近一个小时的时间搭建了一个,期间出了点问题,故记录于此. 1.首先是安装,在命令窗口中输入下面三条命令即可. sudo apt- ...

  5. Python Libhunt

    有一个网站,Python Libhunt: https://python.libhunt.com 这个网站类似于Github的Awesome xxx系列,不过它是随时更新的,排序方式,分类也更加友好. ...

  6. 【转】Java中文乱码的解决

    在基于Java的编程中,经常会碰到汉字的处里及显示的问题,比如一大堆乱码或问号. 这是因为JAVA中默认的编码方式是UNICODE,而中国人通常使用的文件和DB都是基于GB2312或者BIG5等编码, ...

  7. Python学习笔记九

    Python学习笔记之九 为什么要有操作系统 管理硬件,提供接口. 管理调度进程,并且将多个进程对硬件的竞争变得有序. 操作系统发展史 第一代计算机:真空管和穿孔卡片 没有操作系统,所有的程序设计直接 ...

  8. Java 模板模式

    定义:定义了一个算法的骨架,并允许子类为一个或多个步骤提供实现 模板方法使得子类可以在不改变算法的结构的情况下,重新定义算法的某些步骤 类型:行为型 一次性实现一个算法的不变的部分,并将可变的行为留给 ...

  9. 使用wps插件,实现word转PDF

    项目需求:不打算用office自带的组件实现word转pdf操作 环境需求:安装wps2016专业版 新建一个控制台应用程序 添加引用:在COM下 Kingsoft Add-In Designer和U ...

  10. .net core 2.x - 日志 - to elasiticsearch

    记录日志到elasticsearch(es),下面简写es,然后我们可以通过kibana可视化的观察日志信息以及统计分析等. 1.起源 年中旬时候,公司有个需求是需要分析用户的地址,需要先分词处理然后 ...