Назад на Главную
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.
Создайте отпечаток изображения с помощью перцептивных хешей и сравните два изображения, чтобы увидеть, насколько они похожи — обнаруживая дубликаты, масштабированные копии и перекомпрессированные версии, которые побайтовая проверка пропустила бы. Вычисляет aHash, dHash и pHash и сообщает оценку сходства по расстоянию Хэмминга — полностью в браузере без загрузки.
Как Это Работает
Выберите инструмент
Выбирайте из 120+ инструментов для изменения размера, конвертации, сжатия или улучшения изображения.
Загрузите и редактируйте
Перетащите изображение и настройте параметры. Оно остаётся на вашем устройстве.
Скачайте
Мгновенно сохраните результат — без водяных знаков и без регистрации.
Почему Image Machine?
Ваши файлы никогда не покидают устройство
Вся обработка происходит локально в вашем браузере. Ваши изображения никогда не загружаются на сервер.
Полностью бесплатно
Каждый инструмент бесплатен — без ограничений, водяных знаков и скрытых платежей.
Молниеносная скорость
Никакого ожидания загрузки — ваши изображения обрабатываются мгновенно на вашем устройстве.
Профессиональное качество
Безупречный результат с полным контролем над форматом, размером и качеством.
Часто Задаваемые Вопросы
Как проверить, являются ли два изображения дубликатами?
Загрузите оба изображения, и инструмент вычисляет перцептивный хеш каждого, затем измеряет расстояние Хэмминга между ними. Малое расстояние означает, что изображения визуально одинаковы — даже если одно было масштабировано или пересохранено — а большое расстояние означает, что они различаются.
В чём разница между aHash, dHash и pHash?
aHash (средний) — самый простой и быстрый, dHash (разностный/градиентный) устойчив к сдвигам яркости, а pHash (перцептивный, основанный на DCT) наиболее точен против сжатия и незначительных правок. Сравнение всех трёх даёт всестороннее заключение.
Может ли он поймать масштабированную или перекомпрессированную копию?
Да. В этом и состоит смысл перцептивного хеширования: оно захватывает общую структуру изображения, поэтому миниатюра, перекодированный JPEG или немного отредактированная копия всё равно хешируются близко к оригиналу.
Чем это отличается от попиксельного сравнения?
Попиксельное сравнение требует идентичных размеров и отмечает любое точное изменение. Перцептивное сходство допускает масштабирование и сжатие и отвечает на другой вопрос — выглядят ли эти изображения одинаково? — а не являются ли они побайтово идентичными?