上個月，Google把"相似圖片搜尋"正式放上了首頁。
你可以用一張圖片，搜尋網際網路上所有與它相似的圖片。點選搜尋框中照相機的圖示。
一個對話方塊會出現。
你輸入網片的網址，或者直接上傳圖片，Google就會找出與其相似的圖片。下面這張圖片是美國女演員Alyson Hannigan。
上傳後，Google返回如下結果：
類似的"相似圖片搜尋引擎"還有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍攝背景。
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這種技術的原理是什麼？計算機怎麼知道兩張圖片相似呢？
根據Neal Krawetz博士的解釋，原理非常簡單易懂。我們可以用一個快速演算法，就達到基本的效果。
這裡的關鍵技術叫做"感知雜湊演算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是對每張圖片生成一個"指紋"（fingerprint）字串，然後比較不同圖片的指紋。結果越接近，就說明圖片越相似。
下面是一個最簡單的實現：
第一步，縮小尺寸。
將圖片縮小到8x8的尺寸，總共64個畫素。這一步的作用是去除圖片的細節，只保留結構、明暗等基本資訊，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。
第二步，簡化色彩。
將縮小後的圖片，轉為64級灰度。也就是說，所有畫素點總共只有64種顏色。
第三步，計算平均值。
計算所有64個畫素的灰度平均值。
第四步，比較畫素的灰度。
將每個畫素的灰度，與平均值進行比較。大於或等於平均值，記為1；小於平均值，記為0。
第五步，計算雜湊值。
將上一步的比較結果，組合在一起，就構成了一個64位的整數，這就是這張圖片的指紋。組合的次序並不重要，只要保證所有圖片都採用同樣次序就行了。
= = 8f373714acfcf4d0
得到指紋以後，就可以對比不同的圖片，看看64位中有多少位是不一樣的。在理論上，這等同於計算"漢明距離"（Hamming distance）。如果不相同的資料位不超過5，就說明兩張圖片很相似；如果大於10，就說明這是兩張不同的圖片。
具體的程式碼實現，可以參見Wote用python語言寫的imgHash.py。程式碼很短，只有53行。使用的時候，第一個引數是基準圖片，第二個引數是用來比較的其他圖片所在的目錄，返回結果是兩張圖片之間不相同的資料位數量（漢明距離）。
這種演算法的優點是簡單快速，不受圖片大小縮放的影響，缺點是圖片的內容不能變更。如果在圖片上加幾個文字，它就認不出來了。所以，它的最佳用途是根據縮圖，找出原圖。
實際應用中，往往採用更強大的pHash演算法和SIFT演算法，它們能夠識別圖片的變形。只要變形程度不超過25%，它們就能匹配原圖。這些演算法雖然更復雜，但是原理與上面的簡便演算法是一樣的，就是先將圖片轉化成Hash字串，然後再進行比較。
UPDATE（2013.03.31）
這篇文章還有續集，請看這裡。
（完）