灰度瞭解：

灰度就是沒有色彩，RGB色彩分量全部相等。如果是一個二值灰度圖象，它的象素值只能為0或1，我們說它的灰度級為2。用個例子來說明吧:一個256級灰度的圖象，如果RGB三個量相同時，如：RGB(100,100,100)就代表灰度為100,RGB(50,50,50)代表灰度為50。
彩色圖象的灰度其實在轉化為黑白影象後的畫素值（是一種廣義的提法），轉化的方法看應用的領域而定，一般按加權的方法轉換，R， G，B 的比一般為3：6：1。
任何顏色都由紅、綠、藍三原色組成，假如原來某點的顏色為RGB(R，G，B)，那麼，我們可以通過下面幾種方法，將其轉換為灰度：
1.浮點演算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11
2.整數方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100
3.移位方法：Gray =(R*77+G*151+B*28)>>8;
4.

感知雜湊演算法

這裡的關鍵技術叫做"感知雜湊演算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是對每張圖片生成一個"指紋"（fingerprint）字串，然後比較不同圖片的指紋。結果越接近，就說明圖片越相似。

下面是一個最簡單的實現：

第一步，縮小尺寸。

將圖片縮小到8x8的尺寸，總共64個畫素。這一步的作用是去除圖片的細節，只保留結構、明暗等基本資訊，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。

第二步，簡化色彩。

將縮小後的圖片，轉為64級灰度。也就是說，所有畫素點總共只有64種顏色。

第三步，計算平均值。

計算所有64個畫素的灰度平均值。

第四步，比較畫素的灰度。

將每個畫素的灰度，與平均值進行比較。大於或等於平均值，記為1；小於平均值，記為0。

第五步，計算雜湊值。

將上一步的比較結果，組合在一起，就構成了一個64位的整數，這就是這張圖片的指紋。組合的次序並不重要，只要保證所有圖片都採用同樣次序就行了。

 =  = 8f373714acfcf4d0

得到指紋以後，就可以對比不同的圖片，看看64位中有多少位是不一樣的。在理論上，這等同於計算"漢明距離"（Hamming distance）。如果不相同的資料位不超過5，就說明兩張圖片很相似；如果大於10，就說明這是兩張不同的圖片。

具體的程式碼實現，可以參見Wote用python語言寫的imgHash.py。程式碼很短，只有53行。使用的時候，第一個引數是基準圖片，第二個引數是用來比較的其他圖片所在的目錄，返回結果是兩張圖片之間不相同的資料位數量（漢明距離）。

這種演算法的優點是簡單快速，不受圖片大小縮放的影響，缺點是圖片的內容不能變更。如果在圖片上加幾個文字，它就認不出來了。所以，它的最佳用途是根據縮圖，找出原圖。

實際應用中，往往採用更強大的pHash演算法和SIFT演算法，它們能夠識別圖片的變形。只要變形程度不超過25%，它們就能匹配原圖。這些演算法雖然更復雜，但是原理與上面的簡便演算法是一樣的，就是先將圖片轉化成Hash字串，然後再進行比較。

昨天，我在isnowfy的網站看到，還有其他兩種方法也很簡單，這裡做一些筆記。

顏色分佈法

每張圖片都可以生成顏色分佈的直方圖（color histogram）。如果兩張圖片的直方圖很接近，就可以認為它們很相似。

任何一種顏色都是由紅綠藍三原色（RGB）構成的，所以上圖共有4張直方圖（三原色直方圖 + 最後合成的直方圖）。

如果每種原色都可以取256個值，那麼整個顏色空間共有1600萬種顏色（256的三次方）。針對這1600萬種顏色比較直方圖，計算量實在太大了，因此需要採用簡化方法。可以將0～255分成四個區：0～63為第0區，64～127為第1區，128～191為第2區，192～255為第3區。這意味著紅綠藍分別有4個區，總共可以構成64種組合（4的3次方）。

任何一種顏色必然屬於這64種組合中的一種，這樣就可以統計每一種組合包含的畫素數量。

上圖是某張圖片的顏色分佈表，將表中最後一欄提取出來，組成一個64維向量(7414, 230, 0, 0, 8, ..., 109, 0, 0, 3415, 53929)。這個向量就是這張圖片的特徵值或者叫"指紋"。

於是，尋找相似圖片就變成了找出與其最相似的向量。這可以用皮爾遜相關係數或者餘弦相似度算出。

內容特徵法

除了顏色構成，還可以從比較圖片內容的相似性入手。

首先，將原圖轉成一張較小的灰度圖片，假定為50x50畫素。然後，確定一個閾值，將灰度圖片轉成黑白圖片。

如果兩張圖片很相似，它們的黑白輪廓應該是相近的。於是，問題就變成了，第一步如何確定一個合理的閾值，正確呈現照片中的輪廓？

顯然，前景色與背景色反差越大，輪廓就越明顯。這意味著，如果我們找到一個值，可以使得前景色和背景色各自的"類內差異最小"（minimizing the intra-class variance），或者"類間差異最大"（maximizing the inter-class variance），那麼這個值就是理想的閾值。

1979年，日本學者大津展之證明了，"類內差異最小"與"類間差異最大"是同一件事，即對應同一個閾值。他提出一種簡單的演算法，可以求出這個閾值，這被稱為"大津法"（Otsu's method）。下面就是他的計算方法。

假定一張圖片共有n個畫素，其中灰度值小於閾值的畫素為 n1 個，大於等於閾值的畫素為 n2 個（ n1 + n2 = n ）。w1 和 w2 表示這兩種畫素各自的比重。

　　w1 = n1 / n

　　w2 = n2 / n

再假定，所有灰度值小於閾值的畫素的平均值和方差分別為 μ1 和 σ1，所有灰度值大於等於閾值的畫素的平均值和方差分別為 μ2 和 σ2。於是，可以得到

　　類內差異 = w1(σ1的平方) + w2(σ2的平方)

　　類間差異 = w1w2(μ1-μ2)^2

可以證明，這兩個式子是等價的：得到"類內差異"的最小值，等同於得到"類間差異"的最大值。不過，從計算難度看，後者的計算要容易一些。

下一步用"窮舉法"，將閾值從灰度的最低值到最高值，依次取一遍，分別代入上面的算式。使得"類內差異最小"或"類間差異最大"的那個值，就是最終的閾值。具體的例項和Java演算法，請看這裡。

有了50x50畫素的黑白縮圖，就等於有了一個50x50的0-1矩陣。矩陣的每個值對應原圖的一個畫素，0表示黑色，1表示白色。這個矩陣就是一張圖片的特徵矩陣。

兩個特徵矩陣的不同之處越少，就代表兩張圖片越相似。這可以用"異或運算"實現（即兩個值之中只有一個為1，則運算結果為1，否則運算結果為0）。對不同圖片的特徵矩陣進行"異或運算"，結果中的1越少，就是越相似的圖片。