Pull to refresh
0
Rating

Как определить дубликаты картинок с помощью PHP

.io corporate blogPHPImage processing
В любом проекте человеческий фактор никто не отменял, и если пользователи самостоятельно грузят картинки на сайт – появления дубликатов не избежать. Когда доходит до тысяч файлов, глазами всего не пересмотреть, а повторяющиеся картинки мало того, что никому не нужны, так еще и занимают место, тратят ресурс и в конце концов тормозят работу.



Потому рано или поздно встает вопрос автоматизации процесса поиска повторов, и тут мы рассмотрим основные, а также попробуем в деле.

Сравнение файлов через функцию hash


Одним из способов определения дубликатов является сравнение файлов путем генерации хеш-значения из содержимого заданного файла.

Простой пример вычисления хеша изображения:

<?php
imagecreatefrompng('image.png');
echo hash_file('md5', 'image.png');
?>

Результат выглядит примерно так: bff8b4bc8b5c1c1d5b3211dfb21d1e76

Если хеши двух изображений совпадают – изображения одинаковые.
Метод далеко не самый точный, так как работает только для идентичных картинок, при малейшем различии — толку ноль.



ImageMagick


Функция обработки изображений Imagick::compareImages возвращает массив, который содержит восстановленное изображение и разницу между изображениями.

Пример использования при сравнении двух изображений:

<?php
header("Content-Type: image/png");
$image1 = new imagick("image1.png");
$image2 = new imagick("image2.png");
$result = $image1->compareImages($image2, Imagick::METRIC_MEANSQUAREERROR);
$result[0]->setImageFormat("png");

echo $result[0];
?>

В итоге две сравниваемые картинки лепятся в одну, на которой видны отличия.
Также можно получить числовое выражение отличий по каждому параметру (пример с оф.сайта):

-> compare -verbose -metric mae rose.jpg reconstruct.jpg difference.png
Image: rose.jpg
 Channel distortion: MAE
  red: 2282.91 (0.034835)
  green: 1853.99 (0.0282901)
  blue: 2008.67 (0.0306503)
  all: 1536.39 (0.0234439)


gd2 и libpuzzle


Для быстрого поиска дубликатов необходимо установить библиотеки gd2 и libpuzzle.

Установка:

apt-get install libpuzzle-php php5-gd

Libpuzzle создана для быстрого поиска визуального сходства изображений (GIF, PNG, JPEG). Сначала растровая картинка разбивается на блоки — автоматически отбрасываются рамки, не несущие особо значимой информации. Разница между смежными блоками формирует вектор — это так называемая подпись картинки. Похожесть картинок определяется расстоянием между двумя такими векторами. Потому обычно изменение цвета, ресайз или сжатие не влияют на результаты, выдаваемые libpuzzle.



Libpuzzle довольно проста в использовании. Вычисление подписи для двух изображений:

$cvec1 = puzzle_fill_cvec_from_file('img1.jpg');
$cvec2 = puzzle_fill_cvec_from_file('img2.jpg');

Вычисление расстояния между подписями:

$d = puzzle_vector_normalized_distance($cvec1, $cvec2);

Проверка изображений на схожесть:

if ($d < PUZZLE_CVEC_SIMILARITY_LOWER_THRESHOLD) {
  echo "Pictures are looking similar\n";
} else {
  echo "Pictures are different, distance=$d\n";
}

Сжатие подписей для хранения в базе данных:

$compress_cvec1 = puzzle_compress_cvec($cvec1);
$compress_cvec2 = puzzle_compress_cvec($cvec2);


Перцептивный хеш


Вероятнее всего, самый точный способ нахождения дубликатов — сравнение файлов через перцептивный хеш. Проверка на схожесть проводится путем подсчета количества отличающихся позиций между двумя хешами, это расстояние Хэмминга. Чем расстояние меньше — тем больше совпадение.



Отличается от первого способа тем, что указывает не только на одинаковость/неодинаковость, но и на степень различия. Подробнее об этом принципе можно прочитать в неплохом переводе.

Установка для UNIX платформ выглядит так:

$ ./phpize
$ ./configure [--with-pHash=...] 
$ make
$ make test
$ [sudo] make install


Попробовать на деле можно через i.onthe.io/phash. Загрузка изображений через интерфейс и на выходе показатель «одинаковости».

Как это работает


Получаем хеш первого изображения:

$phash1 = ph_dct_imagehash($file1);

Получаем хеш второго изображения:

$phash2 = ph_dct_imagehash($file2);

Получаем расстояние Хэмминга между двумя изображениями:

$dist = ph_image_dist($phash1,$phash2);


Мы проделали почти все возможные манипуляции с одной и той же фотографией, чтобы проверить — какие изменения мешают определять дубликаты через pHash, а какие — нет.

Например, при зеркальном отражении — картинка остается неузнанной.
Зато с цветами можно играться сколько угодно — на результат сравнения это не повлияет.
Чего нельзя сказать о манипуляциях с RGB-каналами, Джона опять не узнали, хоть и расстояние Хэмминга для такого случая гораздо меньше.

Остальные результаты выглядят так:
Не мешают (расстояние Хэмминга = 0) Мешают (расстояние Хэмминга — в скобках)
Измененное имя файла Кроп (34)*
Формат (JPEG, PNG, GIF) Поворот 90° (32)**
Оптимизация Google PageSpeed Зеркальное отражение (36)
Ресайз с сохранением пропорций и без Изменение положения кривых в RGB-каналах (18)
Изменение цветовой гаммы и четкости

*зависит от величины кропнутой области. При отрезании от картинки маленькой рамки толщиной в несколько пикселей, расстояние Хэмминга будет нулевым, следовательно сходство — 100%. Но чем ощутимее кроп — тем больше расстояние — тем меньше шансов обнаружить дубликат. О поиске кропнутых дубликатов через перцептивные хеши можно почитать тут.

**то же самое, что и с кропом. При повороте на пару градусов расстояние незначительное, но чем больше угол наклона — тем сильнее различие.

Конспект


  1. Для сравнения картинок используйте ImageMagick, а для поиска полностью идентичных — сравнение через хеш.
  2. Чтобы находить незначительно измененные изображения — используйте библиотеку libpuzzle.
  3. Сравнение через перцептивный хеш — одно из самых надежных, можно попробовать тут.
Tags:обработка изображенийдубликаты изображенийоптимизация сайта
Hubs: .io corporate blog PHP Image processing
Total votes 45: ↑37 and ↓8 +29
Views41.3K

Comments 24

Only those users with full accounts are able to leave comments. Log in, please.

Information

Website
onthe.io
Employees
11–30 employees
Registered