本文实例为大家分享了java指纹识别和图片识别源代码，供大家参考，具体内容如下
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import java.awt.image.BufferedImage;import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class SimilarImageSearch { /** * @param args */ public static void main(String[] args) { List<String> hashCodes = new ArrayList<String>(); String filename = ImageHelper.path + "\\images\\"; String hashCode = null; for (int i = 0; i < 6; i++) { hashCode = produceFingerPrint(filename + "example" + (i + 1) + ".jpg"); hashCodes.add(hashCode); } System.out.println("Resources: "); System.out.println(hashCodes); System.out.println(); String sourceHashCode = produceFingerPrint(filename + "source.jpg"); System.out.println("Source: "); System.out.println(sourceHashCode); System.out.println(); for (int i = 0; i < hashCodes.size(); i++) { int difference = hammingDistance(sourceHashCode, hashCodes.get(i)); System.out.print("汉明距离:"+difference+" "); if(difference==0){ System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg一样"); }else if(difference<=5){ System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg非常相似"); }else if(difference<=10){ System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg有点相似"); }else if(difference>10){ System.out.println("source.jpg图片跟example"+(i+1)+".jpg完全不一样"); } } } /** * 计算"汉明距离"（Hamming distance）。 * 如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。 * @param sourceHashCode 源hashCode * @param hashCode 与之比较的hashCode */ public static int hammingDistance(String sourceHashCode, String hashCode) { int difference = 0; int len = sourceHashCode.length(); for (int i = 0; i < len; i++) { if (sourceHashCode.charAt(i) != hashCode.charAt(i)) { difference ++; } } return difference; } /** * 生成图片指纹 * @param filename 文件名 * @return 图片指纹 */ public static String produceFingerPrint(String filename) { BufferedImage source = ImageHelper.readPNGImage(filename);// 读取文件 int width = 8; int height = 8; // 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。 BufferedImage thumb = ImageHelper.thumb(source, width, height, false); // 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。 int[] pixels = new int[width * height]; for (int i = 0; i < width; i++) { for (int j = 0; j < height; j++) { pixels[i * height + j] = ImageHelper.rgbToGray(thumb.getRGB(i, j)); } } // 第三步，计算平均值。 // 计算所有64个像素的灰度平均值。 int avgPixel = ImageHelper.average(pixels); // 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。 int[] comps = new int[width * height]; for (int i = 0; i < comps.length; i++) { if (pixels[i] >= avgPixel) { comps[i] = 1; } else { comps[i] = 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，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。 StringBuffer hashCode = new StringBuffer(); for (int i = 0; i < comps.length; i+= 4) { int result = comps[i] * (int) Math.pow(2, 3) + comps[i + 1] * (int) Math.pow(2, 2) + comps[i + 2] * (int) Math.pow(2, 1) + comps[i + 2]; hashCode.append(binaryToHex(result)); } // 得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。 return hashCode.toString(); } /** * 二进制转为十六进制 * @param int binary * @return char hex */ private static char binaryToHex(int binary) { char ch = ' '; switch (binary) { case 0: ch = '0'; break; case 1: ch = '1'; break; case 2: ch = '2'; break; case 3: ch = '3'; break; case 4: ch = '4'; break; case 5: ch = '5'; break; case 6: ch = '6'; break; case 7: ch = '7'; break; case 8: ch = '8'; break; case 9: ch = '9'; break; case 10: ch = 'a'; break; case 11: ch = 'b'; break; case 12: ch = 'c'; break; case 13: ch = 'd'; break; case 14: ch = 'e'; break; case 15: ch = 'f'; break; default: ch = ' '; } return ch; }} |
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import java.awt.AlphaComposite;import java.awt.Color;import java.awt.Font;import java.awt.Graphics2D;import java.awt.Image;import java.awt.RenderingHints;import java.awt.geom.AffineTransform;import java.awt.image.BufferedImage;import java.awt.image.ColorModel;import java.awt.image.WritableRaster;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import javax.imageio.ImageIO;import com.sun.image.codec.jpeg.ImageFormatException;import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGCodec;import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageDecoder;import com.sun.image.codec.jpeg.JPEGImageEncoder;/** * 图片工具类，主要针对图片水印处理 * * @author 025079 * @version [版本号, 2011-11-28] * @see [相关类/方法] * @since [产品/模块版本] */public class ImageHelper { // 项目根目录路径 public static final String path = System.getProperty("user.dir"); /** * 生成缩略图 <br/> * 保存:ImageIO.write(BufferedImage, imgType[jpg/png/...], File); * * @param source * 原图片 * @param width * 缩略图宽 * @param height * 缩略图高 * @param b * 是否等比缩放 * */ public static BufferedImage thumb(BufferedImage source, int width, int height, boolean b) { // targetW，targetH分别表示目标长和宽 int type = source.getType(); BufferedImage target = null; double sx = (double) width / source.getWidth(); double sy = (double) height / source.getHeight(); if (b) { if (sx > sy) { sx = sy; width = (int) (sx * source.getWidth()); } else { sy = sx; height = (int) (sy * source.getHeight()); } } if (type == BufferedImage.TYPE_CUSTOM) { // handmade ColorModel cm = source.getColorModel(); WritableRaster raster = cm.createCompatibleWritableRaster(width, height); boolean alphaPremultiplied = cm.isAlphaPremultiplied(); target = new BufferedImage(cm, raster, alphaPremultiplied, null); } else target = new BufferedImage(width, height, type); Graphics2D g = target.createGraphics(); // smoother than exlax: g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_RENDERING, RenderingHints.VALUE_RENDER_QUALITY); g.drawRenderedImage(source, AffineTransform.getScaleInstance(sx, sy)); g.dispose(); return target; } /** * 图片水印 * * @param imgPath * 待处理图片 * @param markPath * 水印图片 * @param x * 水印位于图片左上角的 x 坐标值 * @param y * 水印位于图片左上角的 y 坐标值 * @param alpha * 水印透明度 0.1f ~ 1.0f * */ public static void waterMark(String imgPath, String markPath, int x, int y, float alpha) { try { // 加载待处理图片文件 Image img = ImageIO.read(new File(imgPath)); BufferedImage image = new BufferedImage(img.getWidth(null), img.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics2D g = image.createGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); // 加载水印图片文件 Image src_biao = ImageIO.read(new File(markPath)); g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP, alpha)); g.drawImage(src_biao, x, y, null); g.dispose(); // 保存处理后的文件 FileOutputStream out = new FileOutputStream(imgPath); JPEGImageEncoder encoder = JPEGCodec.createJPEGEncoder(out); encoder.encode(image); out.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 文字水印 * * @param imgPath * 待处理图片 * @param text * 水印文字 * @param font * 水印字体信息 * @param color * 水印字体颜色 * @param x * 水印位于图片左上角的 x 坐标值 * @param y * 水印位于图片左上角的 y 坐标值 * @param alpha * 水印透明度 0.1f ~ 1.0f */ public static void textMark(String imgPath, String text, Font font, Color color, int x, int y, float alpha) { try { Font Dfont = (font == null) ? new Font("宋体", 20, 13) : font; Image img = ImageIO.read(new File(imgPath)); BufferedImage image = new BufferedImage(img.getWidth(null), img.getHeight(null), BufferedImage.TYPE_INT_RGB); Graphics2D g = image.createGraphics(); g.drawImage(img, 0, 0, null); g.setColor(color); g.setFont(Dfont); g.setComposite(AlphaComposite.getInstance(AlphaComposite.SRC_ATOP, alpha)); g.drawString(text, x, y); g.dispose(); FileOutputStream out = new FileOutputStream(imgPath); JPEGImageEncoder encoder = JPEGCodec.createJPEGEncoder(out); encoder.encode(image); out.close(); } catch (Exception e) { System.out.println(e); } } /** * 读取JPEG图片 * @param filename 文件名 * @return BufferedImage 图片对象 */ public static BufferedImage readJPEGImage(String filename) { try { InputStream imageIn = new FileInputStream(new File(filename)); // 得到输入的编码器，将文件流进行jpg格式编码 JPEGImageDecoder decoder = JPEGCodec.createJPEGDecoder(imageIn); // 得到编码后的图片对象 BufferedImage sourceImage = decoder.decodeAsBufferedImage(); return sourceImage; } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (ImageFormatException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } /** * 读取JPEG图片 * @param filename 文件名 * @return BufferedImage 图片对象 */ public static BufferedImage readPNGImage(String filename) { try { File inputFile = new File(filename); BufferedImage sourceImage = ImageIO.read(inputFile); return sourceImage; } catch (FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (ImageFormatException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return null; } /** * 灰度值计算 * @param pixels 像素 * @return int 灰度值 */ public static int rgbToGray(int pixels) { // int _alpha = (pixels >> 24) & 0xFF; int _red = (pixels >> 16) & 0xFF; int _green = (pixels >> 8) & 0xFF; int _blue = (pixels) & 0xFF; return (int) (0.3 * _red + 0.59 * _green + 0.11 * _blue); } /** * 计算数组的平均值 * @param pixels 数组 * @return int 平均值 */ public static int average(int[] pixels) { float m = 0; for (int i = 0; i < pixels.length; ++i) { m += pixels[i]; } m = m / pixels.length; return (int) m; }} |
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