我打算做一个游戏，我给用户一个动漫相关的图像，他们必须猜测它来自哪里。
然而，大多数图像，特别是来自流行动漫的图像，很容易在谷歌反向搜索中找到并定位动漫。
我试着看看我是否可以让它无法识别图像，但不幸的是我的技巧不够好。
原图：
水平翻转灰度：
水印：
用灰度困惑图像：
具有水平和垂直翻转的灰度适用于此图像，但并不总是有效：
此外，上述方法很容易让人们猜出动漫。
我想知道是否有任何好的技巧，我可以在我的图像上使用它，这样它就不会在反向搜索引擎上工作，但又不会过于复杂以至于我可以在我的程序中实现。
例如灰度、裁剪、翻转在 C# 中是相当容易实现的。
我认为您的水印选项走在了正确的轨道上，但是您留下了太多的原始图像。以下是我尝试过 Google 无法找到的两张图片：
棋盘
马赛克
另一个例子
第一个图像返回很多“方格旗”结果，第二个返回很多马赛克/拼贴图像。大小很重要！我最初尝试使用更小的棋盘图案（16px）；谷歌仍然能够识别出这一点。这些 32px 的方块似乎是一种快乐的媒介。
根据 DanS 提供的信息，我认为这将是欺骗 Google 的可靠技术（并且很容易实现自动化！）。我只能假设能够从这些图像中识别出这部动漫的人仍然能够做到这一点。
具有讽刺意味的是，我创建的图像最终会被谷歌索引并导致这篇文章，违背了目的！
Google 可能使用不同的系统，但大量此类服务（包括 Tineye）使用感知散列，其中整体散列足够接近以匹配，而不是精确。
几年前出现了一份白皮书，其中详细介绍了该过程。我还没有找到它的链接，但基本系统依赖于一个动作链来生成哈希。
该过程将对任何上传的图像重复，然后与索引散列进行交叉检查以找到任何接近的匹配项。简而言之，必须在很大一部分上彻底改变图像才能欺骗任何这样的系统。
只需创建原始的负图像并使用 css 将其反转回来。用户将看到正常的图像，具有相同的质量，但下载时它是倒置的。
.myImageClass {
filter: invert(100%);
}
负片不会和原图匹配（搜索结果NL）：
此外，尝试将颜色减少到 256，Paint Shop Pro 是这样做的王者。图像不会直接与原始图像匹配。如果你把它和上面的方法结合起来，它可能会很棒。
你可以这样做：
它不是 100% 防弹的，但它应该会甩掉大多数图像识别引擎。
我所做的是为图像添加黑白噪声以及一些位移。弄乱颜色，例如。仅置换一两个颜色通道会更有效，但实现起来很复杂。