//
// сравнение похожих картинок
// на основе статьи: «Выглядит похоже». Как работает перцептивный хэш
// http://habrahabr.ru/blogs/image_processing/120562/
//
// https://robocraft.ru
//
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
// рассчитать хеш картинки
__int64 calcImageHash(IplImage* image, bool show_results=false);
// рассчёт расстояния Хэмминга
__int64 calcHammingDistance(__int64 x, __int64 y);
int main(int argc, char* argv[])
{
IplImage *object=0, *image=0;
char obj_name[] = "cat2.jpg";
char img_name[] = "cat.jpg";
// имя объекта задаётся первым параметром
char* object_filename = argc >= 2 ? argv[1] : obj_name;
// имя картинки задаётся вторым параметром
char* image_filename = argc >= 3 ? argv[2] : img_name;
// получаем картинку
object = cvLoadImage(object_filename, 1);
image = cvLoadImage(image_filename, 1);
printf("[i] object: %s\n", object_filename);
printf("[i] image: %s\n", image_filename);
if(!object){
printf("[!] Error: cant load object image: %s\n", object_filename);
return -1;
}
if(!image){
printf("[!] Error: cant load test image: %s\n", image_filename);
return -1;
}
// покажем изображение
cvNamedWindow( "object");
cvShowImage( "object", object );
cvNamedWindow( "image");
cvShowImage( "image", image );
// построим хэш
__int64 hashO = calcImageHash(object, true);
//cvWaitKey(0);
__int64 hashI = calcImageHash(image, false);
// рассчитаем расстояние Хэмминга
__int64 dist = calcHammingDistance(hashO, hashI);
printf("[i] Hamming distance: %I64d \n", dist);
// ждём нажатия клавиши
cvWaitKey(0);
// освобождаем ресурсы
cvReleaseImage(&object);
cvReleaseImage(&image);
// удаляем окна
cvDestroyAllWindows();
return 0;
}
// рассчитать хеш картинки
__int64 calcImageHash(IplImage* src, bool show_results)
{
if(!src){
return 0;
}
IplImage *res=0, *gray=0, *bin =0;
res = cvCreateImage( cvSize(8, 8), src->depth, src->nChannels);
gray = cvCreateImage( cvSize(8, 8), IPL_DEPTH_8U, 1);
bin = cvCreateImage( cvSize(8, 8), IPL_DEPTH_8U, 1);
// уменьшаем картинку
cvResize(src, res);
// переводим в градации серого
cvCvtColor(res, gray, CV_BGR2GRAY);
// вычисляем среднее
CvScalar average = cvAvg(gray);
printf("[i] average: %.2f \n", average.val[0]);
// получим бинарное изображение относительно среднего
// для этого воспользуемся пороговым преобразованием
cvThreshold(gray, bin, average.val[0], 255, CV_THRESH_BINARY);
// построим хэш
__int64 hash = 0;
int i=0;
// пробегаемся по всем пикселям изображения
for( int y=0; y<bin->height; y++ ) {
uchar* ptr = (uchar*) (bin->imageData + y * bin->widthStep);
for( int x=0; x<bin->width; x++ ) {
// 1 канал
if(ptr[x]){
// hash |= 1<<i; // warning C4334: '<<' : result of 32-bit shift implicitly converted to 64 bits (was 64-bit shift intended?)
hash |= 1i64<<i;
}
i++;
}
}
printf("[i] hash: %I64X \n", hash);
if(show_results){
// увеличенные картинки для отображения результатов
IplImage* dst3 = cvCreateImage( cvSize(128, 128), IPL_DEPTH_8U, 3);
IplImage* dst1 = cvCreateImage( cvSize(128, 128), IPL_DEPTH_8U, 1);
// показываем картинки
cvNamedWindow( "64");
cvResize(res, dst3, CV_INTER_NN);
cvShowImage( "64", dst3 );
cvNamedWindow( "gray");
cvResize(gray, dst1, CV_INTER_NN);
cvShowImage( "gray", dst1 );
cvNamedWindow( "bin");
cvResize(bin, dst1, CV_INTER_NN);
cvShowImage( "bin", dst1 );
cvReleaseImage(&dst3);
cvReleaseImage(&dst1);
}
// освобождаем ресурсы
cvReleaseImage(&res);
cvReleaseImage(&gray);
cvReleaseImage(&bin);
return hash;
}
// рассчёт расстояния Хэмминга между двумя хэшами
// http://en.wikipedia.org/wiki/Hamming_distance
// http://ru.wikipedia.org/wiki/Расстояние_Хэмминга
//
__int64 calcHammingDistance(__int64 x, __int64 y)
{
__int64 dist = 0, val = x ^ y;
// Count the number of set bits
while(val)
{
++dist;
val &= val - 1;
}
return dist;
}
