python 比较2张图片的相似度的方法示例

#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
 
#均值哈希算法
def aHash(img):
  #缩放为8*8
  img=cv2.resize(img,(8,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  #转换为灰度图
  gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  #s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
  s=0
  hash_str=''
  #遍历累加求像素和
  for i in range(8):
    for j in range(8):
      s=s+gray[i,j]
  #求平均灰度
  avg=s/64
  #灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
  for i in range(8):
    for j in range(8):
      if gray[i,j]>avg:
        hash_str=hash_str+'1'
      else:
        hash_str=hash_str+'0'
  return hash_str
 
#差值感知算法
def dHash(img):
  #缩放8*8
  img=cv2.resize(img,(9,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  #转换灰度图
  gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  hash_str=''
  #每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希
  for i in range(8):
    for j in range(8):
      if  gray[i,j]>gray[i,j+1]:
        hash_str=hash_str+'1'
      else:
        hash_str=hash_str+'0'
  return hash_str
 
#Hash值对比
def cmpHash(hash1,hash2):
  n=0
  #hash长度不同则返回-1代表传参出错
  if len(hash1)!=len(hash2):
    return -1
  #遍历判断
  for i in range(len(hash1)):
    #不相等则n计数+1，n最终为相似度
    if hash1[i]!=hash2[i]:
      n=n+1
  return n
 
img1=cv2.imread('A.png')
img2=cv2.imread('B.png')
hash1= aHash(img1)
hash2= aHash(img2)
print(hash1)
print(hash2)
n=cmpHash(hash1,hash2)
print '均值哈希算法相似度：'+ str(n)
 
hash1= dHash(img1)
hash2= dHash(img2)
print(hash1)
print(hash2)
n=cmpHash(hash1,hash2)
print '差值哈希算法相似度：'+ str(n)

#均值哈希算法
def aHash(img):
  #缩放为8*8
  img=cv2.resize(img,(8,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  #转换为灰度图
  gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  #s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''
  s=0
  hash_str=''
  #遍历累加求像素和
  for i in range(8):
    for j in range(8):
      s=s+gray[i,j]
  #求平均灰度
  avg=s/64
  #灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
  for i in range(8):
    for j in range(8):
      if gray[i,j]>avg:
        hash_str=hash_str+'1'
      else:
        hash_str=hash_str+'0'      
  return hash_str

#差值感知算法
def dHash(img):
  #缩放8*8
  img=cv2.resize(img,(9,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
  #转换灰度图
  gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
  hash_str=''
  #每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希
  for i in range(8):
    for j in range(8):
      if  gray[i,j]>gray[i,j+1]:
        hash_str=hash_str+'1'
      else:
        hash_str=hash_str+'0'
  return hash_str

#Hash值对比
def cmpHash(hash1,hash2):
  n=0
  #hash长度不同则返回-1代表传参出错
  if len(hash1)!=len(hash2):
    return -1
  #遍历判断
  for i in range(len(hash1)):
    #不相等则n计数+1，n最终为相似度
    if hash1[i]!=hash2[i]:
      n=n+1
  return n