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Bildähnlichkeitsprüfer — Perceptual Hash (pHash, dHash, aHash) & Duplikat-Finder
Erzeuge mit Perceptual Hashes einen Fingerabdruck eines Bildes und vergleiche zwei Bilder auf ihre Ähnlichkeit – erkenne Duplikate, skalierte Kopien oder neu komprimierte Versionen. Berechnet aHash, dHash und pHash mit einem Ähnlichkeitswert per Hamming-Distanz, vollständig in deinem Browser. Es wird nichts hochgeladen.
Lade Bild A hoch, um seinen Fingerabdruck zu erstellen, und füge Bild B hinzu, um die Ähnlichkeit zu messen. Wird lokal gelesen, nie hochgeladen.
Erstellen Sie einen Fingerabdruck eines Bildes mit perzeptuellen Hashes und vergleichen Sie zwei Bilder, um zu sehen, wie ähnlich sie sind — und erkennen Sie Duplikate, skalierte Kopien und neu komprimierte Versionen, die eine byte-für-byte-Prüfung übersehen würde. Es berechnet aHash, dHash und pHash und meldet einen Hamming-Distanz-Ähnlichkeitswert, vollständig in Ihrem Browser ohne Upload.
So funktioniert's
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Wähle aus 120+ Werkzeugen, um dein Bild zu skalieren, zu konvertieren, zu komprimieren oder zu verbessern.
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Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal in deinem Browser. Deine Bilder werden nie auf einen Server hochgeladen.
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Jedes Werkzeug ist kostenlos – ohne Limits, ohne Wasserzeichen und ohne versteckte Kosten.
Blitzschnell
Kein Warten auf den Upload – deine Bilder werden sofort auf deinem eigenen Gerät verarbeitet.
Professionelle Qualität
Pixelgenaue Ergebnisse mit voller Kontrolle über Format, Größe und Qualität.
Häufig gestellte Fragen
Wie überprüfe ich, ob zwei Bilder Duplikate sind?
Laden Sie beide Bilder und das Tool berechnet einen perzeptuellen Hash für jedes, dann misst es die Hamming-Distanz zwischen ihnen. Eine kleine Distanz bedeutet, dass die Bilder visuell identisch sind — auch wenn eines skaliert oder erneut gespeichert wurde — während eine große Distanz bedeutet, dass sie sich unterscheiden.
Was ist der Unterschied zwischen aHash, dHash und pHash?
aHash (Durchschnitt) ist am einfachsten und schnellsten, dHash (Differenz/Gradient) ist robust gegen Helligkeitsverschiebungen, und pHash (perceptual, DCT-basiert) ist der genaueste gegen Komprimierung und kleinere Bearbeitungen. Der Vergleich aller drei ergibt ein ausgewogenes Urteil.
Kann es eine skalierte oder neu komprimierte Kopie erkennen?
Ja. Das ist der Sinn perzeptueller Hashing: Es erfasst die Gesamtstruktur eines Bildes, sodass ein Miniaturbild, ein neu kodiertes JPEG oder eine leicht bearbeitete Kopie noch nahe am Original hasht.
Wie unterscheidet sich das von einem Pixel-Diff?
Ein Pixel-Diff erfordert identische Abmessungen und markiert jede genaue Änderung. Perzeptuelle Ähnlichkeit toleriert Skalierung und Komprimierung und beantwortet eine andere Frage — sehen diese wie dasselbe Bild aus? — statt sind sie byte-identisch?