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Vérificateur de similarité d'images — Hash perceptuel (pHash, dHash, aHash) et détecteur de doublons
Créez l'empreinte d'une image avec des hachages perceptuels et comparez deux images pour voir à quel point elles se ressemblent : détectez les doublons, les copies redimensionnées ou les versions recompressées. Calcule aHash, dHash et pHash avec un score de similarité par distance de Hamming, entièrement dans votre navigateur. Rien n'est envoyé.
Importez l'image A pour créer son empreinte, puis ajoutez l'image B pour mesurer leur similarité. Lues localement, jamais envoyées.
Empreintez une image avec des hachages perceptuels et comparez deux images pour voir leur degré de similarité — détectant les doublons, les copies redimensionnées et les versions recompressées qu'une vérification octet par octet manquerait. Il calcule aHash, dHash et pHash et signale un score de similarité par distance de Hamming, entièrement dans votre navigateur sans téléversement.
Comment ça marche
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Vos fichiers ne quittent jamais votre appareil
Tout le traitement s'effectue localement dans votre navigateur. Vos images ne sont jamais envoyées sur un serveur.
Entièrement gratuit
Tous les outils sont gratuits, sans limites, sans filigrane et sans frais cachés.
Ultra rapide
Aucune attente de téléversement : vos images sont traitées instantanément sur votre propre appareil.
Qualité professionnelle
Un rendu parfait au pixel près, avec un contrôle total sur le format, la taille et la qualité.
Questions fréquentes
Comment vérifier si deux images sont des doublons ?
Chargez les deux images et l'outil calcule un hash perceptuel pour chacune, puis mesure la distance de Hamming entre elles. Une petite distance signifie que les images sont visuellement les mêmes — même si l'une a été redimensionnée ou ré-enregistrée — tandis qu'une grande distance signifie qu'elles diffèrent.
Quelle est la différence entre aHash, dHash et pHash ?
aHash (moyenne) est le plus simple et le plus rapide, dHash (différence/gradient) est robuste aux changements de luminosité, et pHash (perceptuel, basé sur DCT) est le plus précis contre la compression et les modifications mineures. Comparer les trois donne un verdict bien équilibré.
Peut-il détecter une copie redimensionnée ou recompressée ?
Oui. C'est l'intérêt du hachage perceptuel : il capture la structure globale d'une image, de sorte qu'une miniature, un JPEG ré-encodé ou une copie légèrement modifiée hache toujours proche de l'original.
En quoi est-ce différent d'une différence de pixels ?
Une diff de pixels nécessite des dimensions identiques et signale tout changement exact. La similarité perceptuelle tolère le redimensionnement et la compression et répond à une question différente — ces images semblent-elles être la même image ? — plutôt que sont-elles identiques octet par octet ?