piksera/image-comparator

使用 PHP 比较图像，查看 sapientpro/image-comparator

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github.com/piksera/image-comparator

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dev-main 2024-09-07 08:10 UTC

Requires

  • php: ^8.1
  • ext-gd: *

MIT 19b28f76438e6fc74a4fc0ad49fbf6eb27d58c91

This package is auto-updated.

Last update: 2024-09-07 08:43:17 UTC

README

https://packagist.org.cn/packages/sapientpro/image-comparator https://packagist.org.cn/packages/sapientpro/image-comparator https://packagist.org.cn/packages/sapientpro/image-comparator

Image Comparator 是一个用于图像比较和散列的 PHP 库。您可以使用感知哈希方法比较 2 张或更多图像。

基于 https://github.com/kennethrapp/phasher 包，支持 PHP 8 和 PHPUnit。原始项目于 2017 年 11 月被遗弃。

感知哈希是一种生成图像哈希的方法，它允许通过相似性索引比较多个图像。您可以在 The Hacker Factor 和 phash.org 上找到更多信息。

安装

先决条件

  • PHP 8.1 或更高版本
  • gd 扩展已启用

要安装库，请运行

composer require sapientpro/image-comparator

使用方法

ImageComparator 是库的核心类

use SapientPro\ImageComparator\ImageComparator;

$imageComparator = new ImageComparator()

创建实例后，您可以使用以下方法之一

$imageComparator->compare('your-images/your-image1.jpg', 'your-images/your-image12.jpg');

如果图像路径无法解析，将抛出 ImageResourceException

$imageComparator->hashImage('your-images/non-existent-image.jpg'); // SapientPro\ImageComparator\ImageResourceException: Could not create an image resource from file

示例用法

我们有两张图像

https://github.com/sapientpro/image-comparator/blob/master/tests/images/ebay-image.png?raw=true

Equals1 Equals2

现在，让我们比较它们

use SapientPro\ImageComparator\ImageComparator;

$image1 = 'https://github.com/sapientpro/image-comparator/blob/feature/phasher-implementation/tests/images/ebay-image.png?raw=true';
$image2 = 'https://github.com/sapientpro/image-comparator/blob/feature/phasher-implementation/tests/images/amazon-image.png?raw=true'

$imageComparator = new ImageComparator();
$similarity = $imageComparator->compare($image1, $image2); //default hashing without rotation

echo $similarity; //87.5

结果越高，图像的相似度越高。

让我们比较不同的图像

Equals1 Equals2

use SapientPro\ImageComparator\ImageComparator;

$image1 = 'https://github.com/sapientpro/image-comparator/blob/feature/phasher-implementation/tests/images/ebay-image2.png?raw=true';
$image2 = 'https://github.com/sapientpro/image-comparator/blob/feature/phasher-implementation/tests/images/amazon-image2.png?raw=true'

$imageComparator = new ImageComparator();
$similarity = $imageComparator->compare($image1, $image2); //default hashing without rotation

echo $similarity; //54.7

如果比较的图像已旋转，可以传递旋转角度。您必须传递 \SapientPro\ImageComparator\Enum\ImageRotationAngle 枚举中的一个以下值：D0 = 0 度，D90 = 90 度，D180 = 180 度，D270 = 270 度

use SapientPro\ImageComparator\Enum\ImageRotationAngle;

$similarity = $imageComparator->compare($image1, $image2, ImageRotationAngle::D180); //compared image will be considered rotated by 180 degrees

echo $similarity; //95.3

您还可以使用 detect() 方法，该方法将旋转比较图像并返回最高的相似度百分比

use SapientPro\ImageComparator\ImageComparator;

$image1 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1.jpg';
$image2 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1-copyrighted.jpg'

$imageComparator = new ImageComparator();
$similarity = $imageComparator->detect($image1, $image2);

echo $similarity; //95.3

使用 compareArray() 和 detectArray() 方法，您可以将源图像与任何数量的图像进行比较。行为与 compare() 和 detect() 方法相同。

use SapientPro\ImageComparator\ImageComparator;

$image1 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1.jpg';
$image2 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1-copyrighted.jpg'
$image3 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest.jpg'

$imageComparator = new ImageComparator();
$similarity = $imageComparator->compareArray(
    $image1,
    [
        'forest' => $image2,
        'anotherForest' => $image3
    ]
); // returns ['forest' => 95.33, 'anotherForest' => 75.22]

如果需要，您可以从其他图像创建一个方形图像资源，并将其传递给 compare()、compareArray()、detect()、detectArray 和 hashImage() 方法

use SapientPro\ImageComparator\ImageComparator;

$image1 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1.jpg';
$image2 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1-copyrighted.jpg'

$imageComparator = new ImageComparator();

$squareImage1 = $imageComparator->squareImage($image1);
$squareImage2 = $imageComparator->squareImage($image2);

$similarity = $imageComparator->compare($squareImage1, $squareImage2);

echo $similarity //96.43;

如果需要，您可以将 hashImage() 返回的结果数组转换为二进制字符串，并将其传递给 compareHashStrings() 方法

use SapientPro\ImageComparator\ImageComparator;

$image1 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1.jpg';
$image2 = 'https://raw.githubusercontent.com/sapientpro/phasher/feature/phasher-implementation/tests/images/forest1-copyrighted.jpg'

$imageComparator = new ImageComparator();

$hash1 = $imageComparator->hashImage($image1);
$hash2 = $imageComparator->hashImage($image2);

$hashString1 = $imageComparator->convertHashToBinaryString($hash1);
$hashString2 = $imageComparator->convertHashToBinaryString($hash2);

$similarity = $imageComparator->compareHashStrings($hashString1, $hashString2);

echo $similarity //96.43;

默认情况下，图像使用平均哈希算法进行哈希，该算法在 SapientPro\ImageComparator\Strategy\AverageHashStrategy 中实现。此策略在 ImageComparator 的构造函数中初始化。

还可以使用差异哈希算法，它在 SapientPro\ImageComparator\Strategy\DifferenceHashStrategy 中实现。要使用它，您需要调用 ImageComparator 的 setHashStrategy() 方法并传递策略的实例

use SapientPro\ImageComparator\Strategy\DifferenceHashStrategy;

$imageComparator->setHashStrategy(new DifferenceHashStrategy());
$imageComparator->hashImage('image1.jpg');

如果通过 setHashingStrategy() 设置了策略，则将在其他比较方法中在后台使用它

use SapientPro\ImageComparator\Strategy\DifferenceHashStrategy;

$imageComparator->setHashStrategy(new DifferenceHashStrategy());
$imageComparator->compare('image1.jpg', 'image2.jpg'); // images will be hashed using difference hash algorithm and then compared

可用方法

您可以在我们的 wiki 页面 上了解可用的方法