この記事の例は、参照のためのJavaフィンガープリント認識と画像認識のソースコードを共有しています。特定のコンテンツは次のとおりです
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java.awt.image.bufferedimage; import java.util.arraylist; import java.util.list; public class signimagesearch { / ** * @param args * / public static void main（string [] args）{list <string> hashcodes = new Arraylist <string>（）;文字列filename = imagehelper.path + "// images //";文字列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 dixter = hammingdistance（sourcehashcode、hashcodes.get（i））; System.out.print（ "ハミング距離："+差+""）; if（difference == 0）{system.out.println（ "source.jpg画像は、例"+（i+1）+"。Jpg"）; } else if（difference <= 5）{system.out.println（ "source.jpg画像は、例"+（i+1）+"。JPG"）; } else if（difference <= 10）{system.out.println（ "source.jpgイメージは、例"+（i+1）+"。jpg"）; } else if（difference> 10）{system.out.println（ "source.jpgイメージは、例"+（i+1）+"。jpg"）; }}} /***「ハミング距離」を計算します。 *異なるデータビットが5を超えない場合、2つの写真が非常に似ていることを意味します。それらが10を超える場合、これらは2つの異なる写真であることを意味します。 * @param sourcehashcode source hashcode * @param hashcode比較ハッシュコード */ 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差; }/ ***画像指紋を生成* @param filename filename* @return image Fingerprint*/ public static string producefingerprint（string filename）{bufferedimage source = imagehelper.readpngimage（filename）; //ファイルの読み取りファイルint width = 8; int height = 8; //最初のステップは、サイズを減らすことです。 //画像を8x8サイズに縮小し、合計64ピクセルで縮小します。このステップの目的は、画像の詳細を削除し、構造、明るい、暗いなどの基本情報のみを保持し、さまざまなサイズとプロポーションによって引き起こされる画像の違いを放棄することです。 bufferedimage thumb = imagehelper.thumb（source、width、height、false）; // 2番目のステップは、色を簡素化することです。 //縮小画像をレベル64グレースケールに変えます。つまり、すべてのピクセルに64色しかありません。 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））; }} // 3番目のステップは、平均を計算することです。 // 64ピクセルすべてのグレースケール平均を計算します。 int avgpixel = imagehelper.average（pixels）; //ステップ4、ピクセルのグレースケールを比較します。 //各ピクセルのグレースケールを平均値と比較します。平均値以上の場合、1として示されます。平均値よりも少ない場合、0。int[] comps = new int [width * height]として示されます。 for（int i = 0; i <comps.length; i ++）{if（pixels [i]> = avgpixel）{comps [i] = 1; } else {comps [i] = 0; }} //ステップ5、ハッシュ値を計算します。 //前のステップの比較結果を組み合わせて、この写真の指紋である64ビット整数を形成します。組み合わせの順序は重要ではありません。すべての写真が同じ順序であることを確認してください。 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））; } //指紋を取得した後、さまざまな写真を比較して、64ビットでいくつのビットが異なるかを確認できます。 hashcode.toString（）を返します。 } / ** *バイナリをhexに変換 * @param int binary * @return char hex * / private static char binarytohex（int binary）{char ch = ''; switch（binary）{case 0：ch = '0';壊す;ケース1：ch = '1';壊す;ケース2：ch = '2';壊す;ケース3：Ch = '3';壊す;ケース4：ch = '4';壊す;ケース5：Ch = '5';壊す;ケース6：ch = '6';壊す;ケース7：ch = '7';壊す;ケース8：ch = '8';壊す;ケース9：Ch = '9';壊す;ケース10：ch = 'a';壊す;ケース11：ch = 'b';壊す;ケース12：ch = 'c';壊す;ケース13：ch = 'd';壊す;ケース14：ch = 'e';壊す;ケース15：ch = 'f';壊す;デフォルト：ch = ''; } chを返します。 }}ツール：
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; aff.awt.awt.awt.awt.awt.awt.awt.awma. java.awt.image.colormodel; Import java.awt.image.writableraster; Import java.io.file; Import java.io.fileinputStream; Import java.io.fileenotfoundexception; Import java.io.fileOutputStream; Import java.io.io.ioexception; Import java.ioeexception; javax.imageio.imageio; import com.sun.image.codec.jpeg.imageformatexception; Import com.sun.image.codec.jpeg.jpegcodec; Import com.sun.image.codec.jpeg.jpegimageCoder; Import.sun.sun.sun.image.codec.jpeg.jpegmecterクラス、主に画像の透かし処理 * * @author 025079 * @version [バージョン番号、2011-11-28] * @see [関連クラス/メソッド] * @since [製品/モジュールバージョン] */public class imagehelper {//プロジェクトルートディレクトリパブリック最終文字列パス= System.getProperty（ "user.dir"）; /** *サムネイルを生成<br/> * save：imageio.write（bufferedimage、imgtype [jpg/png/...]、file）; * * @param source *オリジナル画像 * @param幅 *サムネイル幅 *サムネイル高さ *サムネイルの高さ * @param b * @param b */ public static bufferedimageサム（bufferedimage source、int width、int height、boolean b）{//ターゲット、ターゲットはそれぞれターゲットの長さと幅を指します。 bufferedimageターゲット= null; double sx =（double）width / source.getWidth（）; double sy =（double）height / source.getheigh（）; if（b）{if（sx> sy）{sx = sy; width =（int）（sx * source.getWidth（））; } else {sy = sx; height =（int）（sy * source.getheigh（））; }} if（type == bufferedimage.type_custom）{//ハンドメイドColormodel cm = source.getColormodel（）; writableraster raster = cm.createcopatiblewritableraster（幅、高さ）; boolean alphapremultipired = cm.isalphapremultipired（）;ターゲット= new BuffereDimage（CM、Raster、Alphapremultipired、Null）; } else Target = new BufferedImage（幅、高さ、タイプ）; graphics2d g = target.creategraphics（）; // exlaxよりスムーズ：G.SetRenderingHint（renderingHints.key_rendering、renderinghints.value_render_quality）; G.DrawrenderEdimage（source、affintransform.getScaleinStance（SX、SY））; g.dispose（）;ターゲットを返します。 } / ** *画像透かし * * @param imgpath *保留イメージ * @param Markpath *透かし * @param x *透かしは画像の左上隅にあります@param y *ウォーターマークのX座標値は画像の左上隅にあります。 x、int y、float alpha）{try {//保留中の画像ファイル画像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）; //ウォーターマークの画像ファイルのロード画像src_biao = imageio.read（new file（markpath））; g.setComposite（alphacomposite.getInstance（alphacomposite.src_atop、alpha））; G.drawimage（src_biao、x、y、null）; g.dispose（）; //処理されたファイルを保存fileoutputStream out = new fileoutputStream（imgpath）; jpegimageencoder encoder = jpegcodec.createjpegencoder（out）; encoder.encode（画像）; out.close（）; } catch（Exception e）{e.printstacktrace（）; }} /** *テキスト透かし * * @param imgpath *保留画像 * @paramテキスト *透かしテキスト * @param font * watermark font情報 * @param color * @param x * watermark x座標値の写真の左上隅 * @param y *ウォーターマークは、左上cordinate valuctにあります。 */ public static void textmark（string imgpath、string text、font font、color color、int x、float alpha）{try {font dfont =（font == null）？新しいフォント（ "宋体"、20、13）：フォント; 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（色）; 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（画像）; out.close（）; } catch（Exception e）{System.out.println（e）; }} / *** jpeg image* @param filename filename* @return bufferedimageイメージオブジェクト* / public static bufferedimage readjpegimage（string filename）{try {inputstream imagein = new fileinputStream（filename（filename））; //入力エンコーダーを取得し、jpg形式でファイルストリームをエンコードしますjpegimagedecoder decoder = jpegcodec.createjpegdecoder（imagein）; //エンコードされた画像オブジェクトbufferedimage sourceimage = decoder.decodeasbufferedimage（）を取得します。 SourceImageを返します。 } catch（filenotfoundexception e）{e.printstacktrace（）; } catch（imageformatexception e）{e.printstacktrace（）; } catch（ioexception e）{e.printstacktrace（）; } nullを返します。 } / *** jpeg picture* @param filename filename* @return bufferedimage画像オブジェクト* / public static bufferedimage readpngimage（string filename）{try {file inputfile = new file（filename）; bufferedimage sourceimage = imageio.read（inputFile）; SourceImageを返します。 } catch（filenotfoundexception e）{e.printstacktrace（）; } catch（imageformatexception e）{e.printstacktrace（）; } catch（ioexception e）{e.printstacktrace（）; } nullを返します。 } / ***グレイスケール値計算* @param pixels pixels* @return int grayscale value* / public static int rgbtogray（int pixels）{// int _alpha =（pixels >> 24）＆0xff; int _red =（ピクセル>> 16）＆0xff; int _green =（pixels >> 8）＆0xff; int _blue =（ピクセル）＆0xff; return（int）（0.3 * _red + 0.59 * _green + 0.11 * _blue）; } / ***配列の平均を計算* @param pixels array* @return int平均* / public static int平均（int [] pixels）{float m = 0; for（int i = 0; i <pixels.length; ++ i）{m += pixels [i]; } m = m / pixels.length; return（int）m; }}上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。