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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.
Crea un'impronta digitale percettiva di un'immagine e confronta due immagini per vedere quanto sono simili — rilevando duplicati, copie ridimensionate e versioni ricompresse che un controllo byte per byte mancherebbe. Calcola aHash, dHash e pHash e riporta un punteggio di similarità a distanza di Hamming, interamente nel browser senza nulla da caricare.
Come funziona
Scegli uno strumento
Scegli tra 120+ strumenti per ridimensionare, convertire, comprimere o migliorare la tua immagine.
Carica e modifica
Trascina e rilascia la tua immagine e regola le impostazioni. Rimane sul tuo dispositivo.
Scarica
Salva il risultato all'istante: senza filigrana e senza registrazione.
Perché Image Machine?
I tuoi file non lasciano mai il tuo dispositivo
Tutta l'elaborazione avviene localmente nel tuo browser. Le tue immagini non vengono mai caricate su un server.
Completamente gratuito
Ogni strumento è gratuito, senza limiti, senza filigrane e senza costi nascosti.
Velocissimo
Nessuna attesa per il caricamento: le tue immagini vengono elaborate all'istante sul tuo dispositivo.
Qualità professionale
Risultati perfetti fino al pixel, con pieno controllo su formato, dimensioni e qualità.
Domande frequenti
Come verifico se due immagini sono duplicati?
Carica entrambe le immagini e lo strumento calcola un hash percettivo per ciascuna, poi misura la distanza di Hamming tra loro. Una distanza piccola significa che le immagini sono visivamente le stesse — anche se una è stata ridimensionata o ri-salvata — mentre una distanza grande significa che differiscono.
Qual è la differenza tra aHash, dHash e pHash?
aHash (media) è il più semplice e veloce, dHash (differenza/gradiente) è robusto ai cambiamenti di luminosità, e pHash (percettivo, basato su DCT) è il più accurato contro compressione e modifiche minori. Confrontare tutti e tre dà un verdetto ben equilibrato.
Può individuare una copia ridimensionata o ricompressa?
Sì. Questo è il punto dell'hashing percettivo: cattura la struttura complessiva di un'immagine, così una miniatura, un JPEG ricodificato o una copia leggermente modificata hasha ancora vicino all'originale.
In cosa differisce da un pixel diff?
Un pixel diff richiede dimensioni identiche e segnala qualsiasi cambiamento esatto. La similarità percettiva tollera il ridimensionamento e la compressione e risponde a una domanda diversa — queste sembrano la stessa immagine? — invece di sono identiche byte per byte?