python进行图片相似度对比的两种实现方法
更新时间：2023年10月17日 16:35:21 作者：YouYuDeJiang
Python提供了一些库和工具可以用于图片的相似度比对,本文就详细的介绍了两种实现方法,感知哈希和结构相似性,下面就来介绍一下,感兴趣的可以了解一下
Python提供了一些库和工具可以用于图片的相似度比对。下面介绍两种常用的方法：
1、感知哈希（Perceptual Hashing）
这种方法通过计算图像的哈希值来表示图像的特征，从而进行相似度比对。
常用库：imagehash 和 phash
具体代码如下：
from PIL import Image
import imagehash
# 生成图像的感知哈希
hash1 = imagehash.average_hash(Image.open('image1.jpg'))
hash2 = imagehash.average_hash(Image.open('image2.jpg'))
# 计算相似度
similarity = 1 - (hash1 - hash2) / len(hash1.hash) # 范围为0到1，值越大表示相似度越高
print(similarity)2、结构相似性（Structural Similarity）
这种方法通过比较图像的结构、纹理和亮度等特征来衡量相似度。
常用库：scikit-image
具体代码如下：
from PIL import Image
from skimage import metrics
from skimage.transform import resize
# 打开并调整图像大小
image1 = Image.open('image1.jpg')
image2 = Image.open('image2.jpg')
image1 = image1.resize((500, 500)) # 调整图像1的大小为500x500
image2 = image2.resize((500, 500)) # 调整图像2的大小为500x500
# 将图像转换为灰度图像
image1_gray = image1.convert("L")
image2_gray = image2.convert("L")
# 将图像转换为NumPy数组
image1_array = np.array(image1_gray)
image2_array = np.array(image2_gray)
# 计算结构相似性指数（SSIM）
similarity = metrics.structural_similarity(image1_array, image2_array)
# 将相似性指数转换为相似度（范围0到1，值越大表示相似度越高）
similarity = (similarity + 1) / 2
print(similarity)到此这篇关于python进行图片相似度对比的两种实现方法的文章就介绍到这了,更多相关python 图片相似度对比内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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