Lab 色空間を利用した精度の高い類似画像の検索についてはこちらの記事を御覧ください。

以前の記事でRGB値を元に画像を検索しましたが、今回はHSVモデルを使ってより人間の知覚に近い色比較を行なってみます。

HSV色空間は、色を「色相」「彩度」「明度」の要素に分けて考えます。
つまり、色の違い、鮮やかさ、明るさの違いを数値的に比較することができます。

<?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/";
 
//要素の重要度
$priority = array(
  'h' => 1,
  's' => 1,
  'v' => 1
);
 
$sample = loadImage($filepath);
$sample_hsv = imageHsv($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){
  $image = loadImage($file);
  $hsv = imageHsv($image);
  imagedestroy($image);
  $name = basename($file);
  $diff[$name] = hsvDistance($sample_hsv, $hsv, $priority);
}
 
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="" />';
}
 
function loadImage($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;
}
 
function imageHsv($image){
  $width	 = imagesx($image);
  $height	 = imagesy($image);

  $thumb_width	 = 16;
  $thumb_height	 = 16;
  $thumb = imagecreatetruecolor($thumb_width, $thumb_height);
  imagecopyresampled($thumb, $image, 0, 0, 0, 0, $thumb_width, $thumb_height, $width, $height);
   
  $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);
      $red   += $rgb['red'];
      $green   += $rgb['green'];
      $blue   += $rgb['blue'];
    }
  }
   
  $average = array();
  $pixel = $thumb_width * $thumb_height;
  $average['red']     = round($red / $pixel);
  $average['green']   = round($green / $pixel);
  $average['blue']   = round($blue / $pixel);
 
  return rgb2hsv($average);
}
 
function hsvDistance($hsv1, $hsv2, $priority){
  $dist_h = abs($hsv1['h']   - $hsv2['h']);
  $distance = 0;
  $distance += min($dist_h, 360 - $dist_h) * $priority['h'];
  $distance += abs($hsv1['s']   - $hsv2['s']) * 180 * $priority['s'];
  $distance += abs($hsv1['v']   - $hsv2['v']) * 180 * $priority['v'];
  return $distance;
}
 
function rgb2hsv($rgb){
  $r = $rgb['red'] / 255;
  $g = $rgb['green'] / 255;
  $b = $rgb['blue'] / 255;
   
  $max = max($r, $g, $b);
  $min = min($r, $g, $b);
  $v = $max;
   
  if($max === $min){
    $h = 0;
  } else if($r === $max){
    $h = 60 * ( ($g - $b) / ($max - $min) ) + 0;
  } else if($g === $max){
    $h = 60 * ( ($b - $r) / ($max - $min) ) + 120;
  } else {
    $h = 60 * ( ($r - $g) / ($max - $min) ) + 240;
  }
  if($h < 0) $h = $h + 360;
 
  $s = ($v != 0) ? ($max - $min) / $max : 0;
   
  $hsv = array("h" => $h, "s" => $s, "v" => $v);
  return $hsv;
}

プログラムの構造は前回とほぼ同じです。
比較元の画像ファイルと、比較先の画像が複数入ったフォルダを指定し、最も近い色を持つ画像を表示するものです。

今回は $priority というパラメータをもたせました。
これは HSV のどの要素を重視するかというもので、数字が大きいほどその要素が重要視されます。色の違いを2倍重要視したいのであれば h を 2 にします。
画像の明るさだけを比較したい場合は v 以外の数値を 0 にします。
感覚的には色相(h)を重要視したほうがより近い画像が得られる気がします。

必要に応じて thumb_width や thumb_height も変更します。
これは、高速化のために、色を拾う際に画像を小さくしてから拾っています。
小さければ小さいほど精度は下がりますが処理は高速になります。

比較の結果は連想配列 $diff に入っています。キーがファイル名で値が相似の度合いです。数値が小さいほど似た画像であることを示し、完全に同じ時は 0 になります。
上のサンプルでは reset() で最も似た画像だけを表示しています。

注意すべき点は、本来彩度が 0 の時、色相は無視されるべきですが、便宜的に 0 としているのでモノクロの画像比較を行うには工夫が必要です。
モノクロの画像を HSV に変換する際、彩度を「FALSE」にしておき、比較を行わないようにすると良いと思います。