以图搜图功能，特别是移动端的以图搜图，成为日益增长的流量入口和用户需求。移动端的以图搜图是一代又一代的图像人、搜索人的梦想，而如今梦想在一步步贯彻并变为现实。
你可以上传一张图片，搜索各大互联网电商网站上所有与它相似的图片。相似度如此之高另外还能同色系同材质进行匹配，那么问题就来了！这种技术的原理是什么？计算机的以图搜图系统又是怎么知道两张图片相似呢？
其实原理非常简单易懂，我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。这里的关键技术叫做 “感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm）：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8*8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
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