巧用JS实现多种图片相似度算法

在搜索领域，早已出现了“查找相似图片/相似商品”的相关功能，如 Google 搜图，百度搜图，淘宝的拍照搜商品等。要实现类似的计算图片相似度的功能，除了使用听起来高大上的“人工智能”以外，其实通过 js 和几种简单的算法，也能八九不离十地实现类似的效果。为了便于理解，每种算法的理论原理将会用大白话讲清楚，并给出示例代码，让读者能够快速上手。

1. 哈希算法

哈希算法是一种非常简单直观的图片相似度算法。它的原理是将图片转换为一个哈希值，然后比较两个图片的哈希值是否相同。如果哈希值相同，则说明两张图片非常相似。

function hashImage(image) {
  // 将图片转换为一个哈希值
  const hash = md5(image);

  // 返回哈希值
  return hash;
}

function compareImages(image1, image2) {
  // 获取两张图片的哈希值
  const hash1 = hashImage(image1);
  const hash2 = hashImage(image2);

  // 比较两个哈希值是否相同
  if (hash1 === hash2) {
    // 如果哈希值相同，则说明两张图片非常相似
    return true;
  } else {
    // 如果哈希值不同，则说明两张图片不相似
    return false;
  }
}

2. 直方图算法

直方图算法也是一种比较简单的图片相似度算法。它的原理是将图片的直方图转换为一个向量，然后比较两个图片的向量是否相似。如果两个向量的夹角很小，则说明两张图片非常相似。

function histogramImage(image) {
  // 将图片转换为一个直方图
  const histogram = getHistogram(image);

  // 将直方图转换为一个向量
  const vector = histogramToVector(histogram);

  // 返回向量
  return vector;
}

function compareImages(image1, image2) {
  // 获取两张图片的向量
  const vector1 = histogramImage(image1);
  const vector2 = histogramImage(image2);

  // 计算两个向量的夹角
  const angle = getAngle(vector1, vector2);

  // 如果两个向量的夹角很小，则说明两张图片非常相似
  if (angle < threshold) {
    return true;
  } else {
    // 如果两个向量的夹角很大，则说明两张图片不相似
    return false;
  }
}

3. SIFT算法

SIFT算法是一种比较复杂的图片相似度算法。它的原理是提取图片的关键点，然后比较两个图片的关键点是否匹配。如果两个图片的关键点匹配数量很多，则说明两张图片非常相似。

function SIFTImage(image) {
  // 提取图片的关键点
  const keypoints = getSIFTKeypoints(image);

  // 返回关键点
  return keypoints;
}

function compareImages(image1, image2) {
  // 获取两张图片的关键点
  const keypoints1 = SIFTImage(image1);
  const keypoints2 = SIFTImage(image2);

  // 匹配两个图片的关键点
  const matches = matchKeypoints(keypoints1, keypoints2);

  // 如果两个图片的关键点匹配数量很多，则说明两张图片非常相似
  if (matches.length > threshold) {
    return true;
  } else {
    // 如果两个图片的关键点匹配数量很少，则说明两张图片不相似
    return false;
  }
}

以上介绍的几种图片相似度算法只是众多算法中的冰山一角。在实际应用中，我们可以根据自己的需求选择合适的算法。