//计算图片的指纹信息
string ImageHashValue(Mat src)
{
Mat image1 = new Mat(src.Height, src.Width, MatType.CV_8UC1);
Mat image = new Mat(src.Height, src.Width, MatType.CV_32FC1);
//1.灰度化
if (src.Channels() == 3)
{
Cv2.CvtColor(src, image1, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
image1.ConvertTo(image, MatType.CV_32FC1, 1 / 225.0);
}
else
{
src.CopyTo(image1);
image1.ConvertTo(image, MatType.CV_32FC1, 1 / 225.0);
}
//2.缩小尺寸 8 * 8
Mat temp = new Mat(8, 8, MatType.CV_32F);
Mat dst = new Mat(8, 8, MatType.CV_32F);
Cv2.Resize(image, temp, new Size(8, 8));
//3.DCT
Cv2.Dct(temp, dst);
//3.求取DCT系数均值（左上角8*8区块的DCT系数）
double[] dIdex = new double[64];
double mean = 0.0;
int k = 0;
for (int i = 0; i < 8; i++)
{
for (int j = 0; j < 8; j++)
{
dIdex[k] = dst.At <double>(i, j);
mean += dst.At <double>(i, j) / 64;
++k;
}
}
//4.计算哈希值
string resStr = "";
for (int i = 0; i < 64; ++i)
{
if (dIdex[i] >= mean)
{
resStr += '1';
}
else
{
resStr += '0';
}
}
return(resStr);
}
/// <summary>
/// pHash
/// </summary>
/// <param name="src">Изображение</param>
/// <returns></returns>
public long PHash(Mat src)
{
using (var grayImg = new Mat())
{
// Убрать цвет
Cv2.CvtColor(src, grayImg, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
// Уменьшить размер
using (var smallImg = ResizeGrayImg(grayImg, 32, 32, ResizeMethod))
{
using (var prepImg = new Mat())
{
// Преобразуем к нужному типу
smallImg.ConvertTo(prepImg, MatType.CV_32FC1, 1.0 / 255.0);
using (var dctImg = new Mat())
{
// Запустить дискретное косинусное преобразование
Cv2.Dct(prepImg, dctImg);
// Сократить DCT
using (var shortDct = new Mat(dctImg, new Range(0, 8), new Range(0, 8)))
{
// Вычислить среднее значение
double avg = 0;
for (var j = 0; j < 8; j++)
{
for (var i = 0; i < 8; i++)
{
if (j == 0 && j == 0)
{
continue;
}
avg += shortDct.At <float>(j, i);
}
}
var thresh = avg / 63.0;
// Ещё сократить DCT
using (var bits = shortDct.Threshold(thresh, 255, ThresholdTypes.Binary))
{
return(GetHash(bits, (float)255));
}
}
}
}
}
}
}
