Ana Sayfaya Dön
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.
Bir görüntüyü algısal karmalarla parmak izi alın ve iki görüntüyü karşılaştırarak ne kadar benzer olduklarını görün — bayt bayt denetiminin kaçıracağı kopyaları, yeniden boyutlandırılmış kopyaları ve yeniden sıkıştırılmış sürümleri algılar. aHash, dHash ve pHash hesaplar ve tamamen tarayıcınızda hiçbir şey yüklenmeden Hamming mesafesi benzerlik puanı raporlar.
Nasıl Çalışır
Bir araç seçin
Görüntünüzü yeniden boyutlandırmak, dönüştürmek, sıkıştırmak veya iyileştirmek için 120+ araç arasından seçim yapın.
Yükleyin ve düzenleyin
Görüntünüzü sürükleyip bırakın ve ayarları düzenleyin. Cihazınızda kalır.
İndirin
Sonucunuzu anında kaydedin — filigran yok, kayıt gerekmez.
Neden Image Machine?
Dosyalarınız asla cihazınızdan çıkmaz
Tüm işlemler tarayıcınızda yerel olarak çalışır. Görüntüleriniz asla bir sunucuya yüklenmez.
Tamamen ücretsiz
Her araç ücretsizdir — sınır yok, filigran yok ve gizli ücret yok.
Şimşek hızında
Yükleme beklemesi yok — görüntüleriniz kendi cihazınızda anında işlenir.
Profesyonel kalite
Format, boyut ve kalite üzerinde tam kontrol ile kusursuz sonuç.
Sıkça Sorulan Sorular
İki görüntünün kopyası olup olmadığını nasıl kontrol ederim?
Her iki görüntüyü yükleyin; araç her biri için algısal karma hesaplar, ardından aralarındaki Hamming mesafesini ölçer. Küçük mesafe, görüntülerin görsel olarak aynı olduğu anlamına gelir — biri yeniden boyutlandırılmış veya yeniden kaydedilmiş olsa bile — büyük mesafe ise farklı oldukları anlamına gelir.
aHash, dHash ve pHash arasındaki fark nedir?
aHash (ortalama) en basit ve en hızlıdır; dHash (fark/gradyan) parlaklık değişimlerine karşı sağlamdır; pHash (algısal, DCT tabanlı) sıkıştırma ve küçük düzenlemelere karşı en doğrudur. Üçünü karşılaştırmak kapsamlı bir değerlendirme sağlar.
Yeniden boyutlandırılmış veya yeniden sıkıştırılmış kopyayı yakalayabilir mi?
Evet. Algısal karmanın amacı budur: görüntünün genel yapısını yakalar; bu nedenle küçük resim, yeniden kodlanmış JPEG veya hafifçe düzenlenmiş kopya yine de orijinale yakın karma değerine sahip olur.
Bu, piksel farkından nasıl farklıdır?
Piksel farkı aynı boyutlar gerektirir ve tam değişikliği işaret eder. Algısal benzerlik yeniden boyutlandırma ve sıkıştırmayı tolere eder ve farklı bir soruya yanıt verir — bunlar aynı görüntü gibi görünüyor mu? — bayt özdeş midirler? yerine.