過去に類似画像を検索する方法はいくつか提示しましたが、おそらく今回の手法が一番多く使われているものです。
このプログラムでは、用意された画像をもとに、フォルダ内にある複数の画像の中から最も似た画像を探し、似ているものから順番に並べます。
原理はいたってシンプルで、比較元の画像と比較先の画像を小さな画像に変換し、1ピクセルずつ RGB 値を取得します。
あとは RGB を Lab 色空間上の座標に変換し、同じ座標同士の距離を比較し、近いものから順番にソートします。
RGB を Lab に変換するには一旦 xyz 表色系に変換し、それを Lab に変換する必要があります。
詳細については以前の記事を御覧下さい。
<?php
//比較元となる画像
$filepath = "sample.jpg";
//比較対象用画像ディレクトリ
$dir = "images/";
$sample = load_image($filepath);
$sample_lab = image_lab($sample);
imagedestroy($sample);
$list = scandir($dir);
$files = array();
foreach($list as $value){
if(is_file($dir . $value)){
$files[] = $dir . $value;
}
}
$diff = array();
foreach($files as $file){
$image = load_image($file);
$lab = image_lab($image);
imagedestroy($image);
$name = basename($file);
$distance = 0;
foreach($sample_lab as $key => $value){
$distance += lab_distance($value, $lab[$key]);
}
$diff[$name] = $distance;
}
asort($diff);
$result = array_keys($diff);
header("Content-type: text/html;charset=utf-8");
foreach($result as $img){
echo '<img src="' . $dir . $img . '" width="50" height="50" alt="" />';
}
// 画像の読み込み
function load_image($filepath){
$checkimg = getimagesize($filepath);
if($checkimg['mime'] == "image/jpeg" || $checkimg['mime'] == "image/pjpeg"){
$extension = "jpg";
} else if ($checkimg['mime'] == "image/gif"){
$extension = "gif";
} else if ($checkimg['mime'] == "image/png" || $checkimg['mime'] == "image/x-png"){
$extension = "png";
} else {
exit;
}
if($extension == 'jpg'){$image = ImageCreateFromJPEG($filepath);}
if($extension == 'gif'){$image = ImageCreateFromGIF($filepath);}
if($extension == 'png'){$image = ImageCreateFromPNG($filepath);}
return $image;
}
// 画像をリサイズしピクセルごとのLab色空間上の座標を取得する
function image_lab($image){
$width = imagesx($image);
$height = imagesy($image);
$thumb_width = 4;
$thumb_height = 4;
$thumb = imagecreatetruecolor($thumb_width, $thumb_height);
imagecopyresampled($thumb, $image, 0, 0, 0, 0, $thumb_width, $thumb_height, $width, $height);
$lab = array();
$red = 0;
$green = 0;
$blue = 0;
for($x=0; $x < $thumb_width; $x++){
for($y=0; $y < $thumb_height; $y++){
$index = imagecolorat($thumb, $x, $y);
$rgb = imagecolorsforindex($thumb, $index);
$lab[] = rgb2lab( array($rgb['red'], $rgb['green'], $rgb['blue']) );
}
}
return $lab;
}
// xyz色空間上の座標をlab色空間上の座標に変換する
function xyz2lab($xyz) {
$threshold = 0.008856;
//Chromatic Adaptation Matrices
// D50
$ref_x = 0.96422;
$ref_y = 1.0000;
$ref_z = 0.82521;
$var_x = $xyz[0] / ($ref_x * 100);
$var_y = $xyz[1] / ($ref_y * 100);
$var_z = $xyz[2] / ($ref_z * 100);
$var_x = ($var_x > $threshold) ? $var_x = pow($var_x, 1/3 ) : (7.787 * $var_x) + (16 / 116);
$var_y = ($var_y > $threshold) ? $var_y = pow($var_y, 1/3 ) : (7.787 * $var_y) + (16 / 116);
$var_z = ($var_z > $threshold) ? $var_z = pow($var_z, 1/3 ) : (7.787 * $var_z) + (16 / 116);
$l = ( 116 * $var_y ) - 16;
$a = 500 * ( $var_x - $var_y );
$b = 200 * ( $var_y - $var_z );
$lab = array();
$lab = array($l, $a, $b);
return $lab;
}
// rgb値をxyz色空間上の座標に変換する
function rgb2xyz($rgb) {
$r = $rgb[0] / 255;
$g = $rgb[1] / 255;
$b = $rgb[2] / 255;
$r = ($r > 0.04045) ? pow(($r + 0.055) / 1.055, 2.4) : $r / 12.92;
$g = ($g > 0.04045) ? pow(($g + 0.055) / 1.055, 2.4) : $g / 12.92;
$b = ($b > 0.04045) ? pow(($b + 0.055) / 1.055, 2.4) : $b / 12.92;
$r = $r * 100;
$g = $g * 100;
$b = $b * 100;
$xyz = array();
//sRGB D50
$xyz[] = $r * 0.4360747 + $g * 0.3850649 + $b * 0.1430804;
$xyz[] = $r * 0.2225045 + $g * 0.7168786 + $b * 0.0606169;
$xyz[] = $r * 0.0139322 + $g * 0.0971045 + $b * 0.7141733;
return $xyz;
}
// rgb値をlab色空間上の座標に変換する
function rgb2lab($rgb) {
$xyz = rgb2xyz($rgb);
$lab = xyz2lab($xyz);
return $lab;
}
// 2つの座標を比較し距離を返す
function lab_distance($p1, $p2){
$dist = sqrt( pow($p2[0] - $p1[0], 2) + pow($p2[1] - $p1[1], 2) + pow($p2[2] - $p1[2], 2) );
return $dist;
}
このサンプルでは画像のサイズ（ $thumb_width, $thumb_height ）を 4×4 に統一したものを比較しています。
より厳密な一致を求めるならこの数字を大きくします。ただし計算量が多くなるので気をつけて下さい。