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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.
使用感知雜湊為圖像建立指紋，並比較兩張圖像的相似程度——偵測逐位元組比較無法發現的重複項、縮放副本和重新壓縮版本。它計算 aHash、dHash 和 pHash，並報告漢明距離相似度分數，完全在你的瀏覽器中，不上傳任何內容。
使用方法
選擇工具
從 120+ 款工具中選擇，調整尺寸、轉換、壓縮或增強您的圖像。
上傳並編輯
拖放您的圖像並調整設定。檔案始終保留在您的裝置上。
下載
立即儲存您的成果 — 無浮水印，也無需註冊。
為什麼選擇 Image Machine？
您的檔案永不離開裝置
所有處理都在您的瀏覽器本機完成，您的圖像絕不會上傳至伺服器。
完全免費
每款工具都免費，沒有使用限制、沒有浮水印，也沒有任何隱藏費用。
極速處理
無需等待上傳 — 您的圖像在自己的裝置上即時處理完成。
專業品質
像素級精準的輸出，可完全掌控格式、尺寸與品質。
常見問題
如何檢查兩張圖像是否是重複項？
載入兩張圖像，工具為每張計算感知雜湊，然後測量它們之間的漢明距離。小距離意味著圖像在視覺上相同——即使一張被縮放或重新儲存——而大距離意味著它們不同。
aHash、dHash 和 pHash 有什麼區別？
aHash（平均）最簡單且最快，dHash（差異/梯度）對亮度偏移具有魯棒性，pHash（感知、基於 DCT）對壓縮和細微編輯最準確。比較所有三個可以提供全面的判斷。
它能捕捉縮放或重新壓縮的副本嗎？
可以。這正是感知雜湊的意義所在：它捕捉圖像的整體結構，因此縮圖、重新編碼的 JPEG 或輕微編輯的副本仍然與原始圖像雜湊接近。
這和像素差異有什麼不同？
像素差異需要相同的尺寸，並標記任何精確的變化。感知相似性可以容忍縮放和壓縮，並回答不同的問題——這些圖像看起來像是同一張嗎？——而不是它們是否逐字節相同？