实例介绍
【实例简介】
预处理：读取图片 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。 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。 第三步，计算平均值。 计算所有64个像素的灰度平均值。 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。 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
【实例截图】
【核心代码】
8ca85bab-add2-4c57-8425-bf4c29866a05
└── 图片相似度识别
└── SimilarImageSearch
├── bin
│ ├── com
│ │ └── yjf
│ │ └── image
│ │ ├── ImageHelper.class
│ │ └── SimilarImageSearch.class
│ └── readme.txt
├── images
│ ├── example1.jpg
│ ├── example2.jpg
│ ├── example3.jpg
│ ├── example4.jpg
│ ├── example5.jpg
│ ├── example6.jpg
│ └── source.jpg
└── src
├── com
│ └── yjf
│ └── image
│ ├── ImageHelper.java
│ └── SimilarImageSearch.java
└── readme.txt
11 directories, 13 files
预处理：读取图片 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。 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。 第三步，计算平均值。 计算所有64个像素的灰度平均值。 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。 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
【实例截图】
【核心代码】
8ca85bab-add2-4c57-8425-bf4c29866a05
└── 图片相似度识别
└── SimilarImageSearch
├── bin
│ ├── com
│ │ └── yjf
│ │ └── image
│ │ ├── ImageHelper.class
│ │ └── SimilarImageSearch.class
│ └── readme.txt
├── images
│ ├── example1.jpg
│ ├── example2.jpg
│ ├── example3.jpg
│ ├── example4.jpg
│ ├── example5.jpg
│ ├── example6.jpg
│ └── source.jpg
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