背景

以图搜图是很有颠覆力的应用，俗话说一图胜千言
不同于文本搜索的匹配模式，以图搜图要对搜索的信息源进行处理，抽取特征信息。在网易存证系统的开发过程中调研了用于以图搜图的simhash算法，并设想在内容系统建设完善后可以用于诸多的场景，比如：

商业图片侵权自动取证
肖像内容的识别
家庭照片按场景自动分类

图片指纹比较 simhash算法

阮一峰博客相似图片搜索的原理

压缩大小
压缩颜色
计算平均灰度值
每个像素和平均值比较，大的为1；小的为0，进一步向量化
得出向量，就是图片指纹，
计算汉明距离 hamming distance

如上过程的java实现

通过如上粗粒度的算法分析，可知simhash和普通hash算法有较大不同；普通hash算法是对字节流无差别的处理，但是simhash首先会对信息抽取特征值，然后计算汉明距离，最后这步是关键，度量了两个特征量的相似性，让我们有可能在抓取了两张图片的关键特征的基础上，比较其相似性。

动手实验

普通hash是差一个空格，也相差极大，比如如下(差别就是一个是喊，一个是叫)：


vincent@vincent-B250M-DS3H:~$ cat > 1.txt

你妈妈喊你回家吃饭，回家罗回家罗

vincent@vincent-B250M-DS3H:~$ cat > 2.txt

你妈妈叫你回家吃饭，回家罗回家罗

然后，cat 1.txt | md5sum 和 cat 2.txt | md5sum
屏幕打印出 
995c23618eb01dd89c12409ffa41902e 和 12dabbf9a740f64d9a149bee5dc75f77
结果hash值完全不一样！！！

但是simhash研发的目的不同，是要比较两者相差程度


sudo apt install simhash

1. 先生成结果文件

 simhash -w 1.txt  //结果是同目录下生成一个1.txt.sim

 simhash -w 2.txt  //结果是同目录下生成一个2.txt.sim

2. 再对比结果文件

 simhash -c 1.txt.sim 2.txt.sim

结果是0.63；  如果是将1.txt拷贝成2.txt，但是最后加个字符1，结果就是0.95；如果完全拷贝没有改，结果就是1.0

可以说，普通hash要的就是不同，但是simhash除了告诉我们不同外，我们还要知道相差多远！！