Как организовать поиск изображений в PHP: от базовых до продвинутых техник

Расширенные примеры поиска изображений

Пакетное вычисление хэшей и запись в файл

Для ускорения последующих поисков дубликатов полезно один раз вычислить хэши всех изображений и сохранить их в текстовом файле (например, в формате CSV). Затем при новом поиске загружать уже готовые значения.

// Сохранить хэши в файл
function buildHashDatabase(string $dir, string $outputFile): void {
    $fp = fopen($outputFile, 'w');
    foreach (new RecursiveIteratorIterator(new RecursiveDirectoryIterator($dir)) as $file) {
        if ($file->isFile() && preg_match('/\.(jpe?g|png|gif|webp)$/i', $file->getFilename())) {
            $hash = perceptualHash($file->getPathname());
            if ($hash) {
                fputcsv($fp, [$hash, $file->getPathname()]);
            }
        }
    }
    fclose($fp);
}

// Загрузить хэши из файла и найти дубликаты
function findDuplicatesFromFile(string $csvFile): array {
    $entries = [];
    $duplicates = [];
    if (($fp = fopen($csvFile, 'r')) !== false) {
        while (($row = fgetcsv($fp)) !== false) {
            $hash = $row[0];
            $path = $row[1];
            foreach ($entries as $existingHash => $existingPath) {
                if (hammingDistance($hash, $existingHash) <= 5) {
                    $duplicates[] = [$existingPath, $path];
                }
            }
            $entries[$hash] = $path;
        }
        fclose($fp);
    }
    return $duplicates;
}

Пример содержимого CSV-файла:
"1010101010101010","/images/photo1.jpg"
"1100110011001100","/images/photo2.jpg"
...
После загрузки может быть найдена пара:
["/images/photo1.jpg", "/images/photo_duplicate.jpg"] (расстояние Хэмминга = 3)

Поиск изображений по диапазону дат из EXIF

Допустим, требуется найти все снимки, сделанные за конкретный день или временной промежуток. EXIF хранит дату в поле DateTimeOriginal в формате "YYYY:MM:DD HH:MM:SS".

function findImagesByDateRange(string $dir, DateTime $start, DateTime $end): array {
    $result = [];
    $iterator = new RecursiveIteratorIterator(new RecursiveDirectoryIterator($dir));
    foreach ($iterator as $file) {
        if ($file->isFile() && preg_match('/\.(jpe?g|tiff)$/i', $file->getFilename())) {
            $exif = @exif_read_data($file->getPathname());
            if ($exif && isset($exif['DateTimeOriginal'])) {
                $date = DateTime::createFromFormat('Y:m:d H:i:s', $exif['DateTimeOriginal']);
                if ($date && $date >= $start && $date <= $end) {
                    $result[] = $file->getPathname();
                }
            }
        }
    }
    return $result;
}

// Пример: найти фотографии за 1 января 2024 года
$start = new DateTime('2024-01-01 00:00:00');
$end   = new DateTime('2024-01-01 23:59:59');
$photos = findImagesByDateRange('/camera', $start, $end);

Результат (массив путей):
[
    "/camera/2024-01-01/IMG_001.jpg",
    "/camera/2024-01-01/IMG_002.jpg",
    ...
]
Если ни один файл не содержит EXIF с датой, массив будет пуст.

Поиск изображений по цветовой гистограмме (приближённый)

Для простого поиска изображений со схожей цветовой палитрой можно вычислить средний цвет или доминирующие тона. Ниже приведён пример, который находит картинки, где средний цвет близок к заданному RGB.

function averageColor(string $filename): array {
    $img = imagecreatefromstring(file_get_contents($filename));
    if (!$img) return [0,0,0];
    $w = imagesx($img); $h = imagesy($img);
    $r = $g = $b = 0;
    for ($y = 0; $y < $h; $y+=10) {  // уменьшаем шаг для скорости
        for ($x = 0; $x < $w; $x+=10) {
            $rgb = imagecolorat($img, $x, $y);
            $r += ($rgb >> 16) & 0xFF;
            $g += ($rgb >> 8) & 0xFF;
            $b += $rgb & 0xFF;
        }
    }
    $count = ceil($w/10) * ceil($h/10);
    imagedestroy($img);
    return [intdiv($r, $count), intdiv($g, $count), intdiv($b, $count)];
}

function findImagesBySimilarColor(string $dir, array $targetColor, int $threshold = 30): array {
    $result = [];
    foreach (new RecursiveIteratorIterator(new RecursiveDirectoryIterator($dir)) as $file) {
        if ($file->isFile() && preg_match('/\.(jpe?g|png|gif|webp)$/i', $file->getFilename())) {
            $avg = averageColor($file->getPathname());
            $diff = sqrt(pow($avg[0] - $targetColor[0], 2) + pow($avg[1] - $targetColor[1], 2) + pow($avg[2] - $targetColor[2], 2));
            if ($diff <= $threshold) {
                $result[] = $file->getPathname();
            }
        }
    }
    return $result;
}
// Найти изображения, близкие к светло-синему (150, 200, 255)
$similar = findImagesBySimilarColor('/gallery', [150, 200, 255], 40);

Пример вывода (первые несколько путей):
[
    "/gallery/sky.jpg",
    "/gallery/ocean.jpg",
    "/gallery/wallpaper_blue.jpg"
]
При значениях порога > 100 могут вернуться почти все изображения, поэтому порог следует подбирать экспериментально.