Kembali ke Beranda
Image Similarity Checker — Perceptual Hash (pHash, dHash, aHash) & Duplicate Detector
Fingerprint any image with perceptual hashes and compare two images to see how similar they are — detect duplicates, resized copies, or re-compressed versions. Computes aHash, dHash, and pHash with a Hamming-distance similarity score, entirely in your browser. Nothing is uploaded.
Upload image A to fingerprint it, then add image B to measure how similar they are. Read locally, never uploaded.
Buat sidik jari gambar dengan hash perseptual dan bandingkan dua gambar untuk melihat seberapa mirip keduanya — mendeteksi duplikat, salinan yang diubah ukurannya, dan versi yang dikompresi ulang yang akan terlewat oleh pemeriksaan bita demi bita. Alat ini menghitung aHash, dHash, dan pHash serta melaporkan skor kemiripan berbasis jarak Hamming, sepenuhnya di browser Anda tanpa ada yang diunggah.
Cara Kerjanya
Pilih alat
Pilih dari 120+ alat untuk mengubah ukuran, mengonversi, mengompres, atau menyempurnakan gambar Anda.
Unggah & edit
Seret dan lepas gambar Anda lalu sesuaikan pengaturannya. Gambar tetap berada di perangkat Anda.
Unduh
Simpan hasil Anda secara instan — tanpa watermark, tanpa perlu pendaftaran.
Mengapa Image Machine?
File Anda tidak pernah meninggalkan perangkat Anda
Semua pemrosesan berjalan secara lokal di browser Anda. Gambar Anda tidak pernah diunggah ke server.
Sepenuhnya gratis
Setiap alat gratis, tanpa batas, tanpa watermark, dan tanpa biaya tersembunyi.
Sangat cepat
Tanpa menunggu unggahan — gambar Anda diproses secara instan di perangkat Anda sendiri.
Kualitas profesional
Hasil yang sempurna hingga piksel dengan kontrol penuh atas format, ukuran, dan kualitas.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Bagaimana cara memeriksa apakah dua gambar adalah duplikat?
Muat kedua gambar dan alat ini akan menghitung hash perseptual untuk masing-masing, lalu mengukur jarak Hamming di antara keduanya. Jarak yang kecil berarti gambar-gambar tersebut secara visual sama — bahkan jika salah satu diubah ukurannya atau disimpan ulang — sedangkan jarak yang besar berarti keduanya berbeda.
Apa perbedaan antara aHash, dHash, dan pHash?
aHash (average) adalah yang paling sederhana dan paling cepat, dHash (difference/gradient) tangguh terhadap pergeseran kecerahan, dan pHash (perceptual, berbasis DCT) adalah yang paling akurat terhadap kompresi dan suntingan kecil. Membandingkan ketiganya memberikan penilaian yang menyeluruh.
Bisakah alat ini menangkap salinan yang diubah ukurannya atau dikompresi ulang?
Bisa. Itulah inti dari hashing perseptual: ia menangkap struktur keseluruhan sebuah gambar, sehingga thumbnail, JPEG yang dienkode ulang, atau salinan yang sedikit disunting tetap menghasilkan hash yang dekat dengan aslinya.
Apa bedanya ini dengan diff piksel?
Diff piksel memerlukan dimensi yang identik dan menandai setiap perubahan persis. Kemiripan perseptual mentoleransi pengubahan ukuran dan kompresi serta menjawab pertanyaan yang berbeda — apakah ini terlihat seperti gambar yang sama? — alih-alih apakah keduanya identik per bita?