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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.
Crie uma impressão digital de uma imagem com hashes perceptuais e compare duas imagens para ver o quão parecidas são — detectando duplicatas, cópias redimensionadas e versões recomprimidas que uma verificação byte a byte deixaria passar. Ela calcula aHash, dHash e pHash e informa uma pontuação de similaridade por distância de Hamming, inteiramente no seu navegador, sem nada ser enviado.
Como funciona
Escolha uma ferramenta
Escolha entre 120+ ferramentas para redimensionar, converter, comprimir ou melhorar sua imagem.
Envie e edite
Arraste e solte sua imagem e ajuste as configurações. Ela permanece no seu dispositivo.
Baixe
Salve seu resultado instantaneamente: sem marca d'água e sem precisar de cadastro.
Por que o Image Machine?
Seus arquivos nunca saem do seu dispositivo
Todo o processamento acontece localmente no seu navegador. Suas imagens nunca são enviadas para um servidor.
Totalmente gratuito
Todas as ferramentas são gratuitas, sem limites, sem marcas d'água e sem custos ocultos.
Extremamente rápido
Sem espera de upload: suas imagens são processadas instantaneamente no seu próprio dispositivo.
Qualidade profissional
Resultado perfeito até o último pixel, com controle total sobre formato, tamanho e qualidade.
Perguntas frequentes
Como verifico se duas imagens são duplicatas?
Carregue as duas imagens e a ferramenta calcula um hash perceptual para cada uma, depois mede a distância de Hamming entre elas. Uma distância pequena significa que as imagens são visualmente iguais — mesmo que uma tenha sido redimensionada ou salva novamente — enquanto uma distância grande significa que elas diferem.
Qual é a diferença entre aHash, dHash e pHash?
O aHash (médio) é o mais simples e rápido, o dHash (diferença/gradiente) é robusto a variações de brilho, e o pHash (perceptual, baseado em DCT) é o mais preciso contra compressão e pequenas edições. Comparar os três fornece um veredito bem equilibrado.
Ela consegue identificar uma cópia redimensionada ou recomprimida?
Sim. Esse é justamente o objetivo do hash perceptual: ele captura a estrutura geral de uma imagem, então uma miniatura, um JPEG recodificado ou uma cópia levemente editada ainda gera um hash próximo do original.
Como isso é diferente de um diff de pixels?
Um diff de pixels exige dimensões idênticas e sinaliza qualquer mudança exata. A similaridade perceptual tolera redimensionamento e compressão e responde a uma pergunta diferente — estas se parecem com a mesma imagem? — em vez de são idênticas byte a byte?