Google 圖片搜索的原理

        針對這個問題，請教了算法組的同事，他分享了基本的思路：

        對于這種圖像搜索的算法，一般是三個步驟：

        1. 將目標圖片進行特征提取，描述圖像的算法很多，用的比較多的是：SIFT 描述子，指紋算法函數，bundling features 算法，hash function (散列函數)等。也可以根據不同的圖像，設計不同的算法，比如圖像局部N階矩的方法提取圖像特征。

        2. 將圖像特征信息進行編碼，并將海量圖像編碼做查找表。對于目標圖像，可以對分辨率較大的圖像進行降采樣，減少運算量后在進行圖像特征提取和編碼處理。

        3. 相似度匹配運算：利用目標圖像的編碼值，在圖像搜索引擎中的圖像數據庫進行全局或是局部的相似度計算;根據所需要的魯棒性，設定閾值，然后將相似度高的圖片預保留下來;最后應該還有一步篩選最佳匹配圖片，這個應該還是用到特征檢測算法。

        其中每個步驟都有很多算法研究，圍繞數學，統計學，圖像編碼，信號處理等理論進行研究。

        下面是阮一峰的一個最簡單的實現：

        你輸入 Google 圖片的網址，或者直接上傳圖片，Google 就會找出與其相似的圖片。下面這張圖片是美國女演員 Alyson Hannigan。

        上傳后，Google 返回如下結果：

        這種技術的原理是什么?計算機怎么知道兩張圖片相似呢?

        根據 Neal Krawetz 博士的解釋，原理非常簡單易懂。我們可以用一個快速算法，就達到基本的效果。

        這里的關鍵技術叫做"感知哈希算法"(Perceptual hash algorithm)，它的作用是對每張圖片生成一個"指紋"(fingerprint)字符串，然后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 個像素。這一步的作用是去除圖片的細節，只保留結構、明暗等基本信息，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。

        第二步，簡化色彩。

        將縮小后的圖片，轉為 64 級灰度。也就是說，所有像素點總共只有 64 種顏色。

        第三步，計算平均值。

        計算所有 64 個像素的灰度平均值。

        第四步，比較像素的灰度。

        將每個像素的灰度，與平均值進行比較。大于或等于平均值，記為1;小于平均值，記為0。

        第五步，計算哈希值。

        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。組合的次序并不重要，只要保證所有圖片都采用同樣次序就行了。

        得到指紋以后，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，這等同于計算"漢明距離"(Hamming distance)。如果不相同的數據位不超過5，就說明兩張圖片很相似;如果大于 10，就說明這是兩張不同的圖片。

        具體的代碼實現，可以參見 Wote 用 python 語言寫的 imgHash.py。代碼很短，只有 53 行。使用的時候，第一個參數是基準圖片，第二個參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數據位數量(漢明距離)。

        這種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略圖，找出原圖。

        實際應用中，往往采用更強大的 pHash 算法和 SIFT 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。這些算法雖然更復雜，但是原理與上面的簡便算法是一樣的，就是先將圖片轉化成 Hash 字符串，然后再進行比較。