本篇文章介绍了如何使用Python进行图片相似度比较的方法与实践，通过具体代码示例帮助读者理解并应用相关技术。
在Python中比较两张图片的相似度是一项常见的任务，在图像处理、计算机视觉以及机器学习领域尤为常见。本段落将详细解释如何使用Python完成这项操作，并主要介绍两种哈希算法：平均哈希（Average Hash）和差值哈希（Difference Hash）。
1. 平均哈希算法
平均哈希算法是一种简单且快速的图像相似度比较方法，通过以下步骤将图片转化为可对比的哈希值：
- **缩放**：先将图片缩小到8x8像素以减少计算复杂性，并保留主要结构。
- **灰度化**：将彩色图转换为256级灰度图像以便于处理。
- **平均值计算**: 计算所有像素的平均亮度值。
- **二值化**：根据每个像素是否大于该平均值，将其设为1或0。
- **生成哈希字符串**：连接这些二进制结果以创建一个64位长的独特指纹。
2. 差分哈希算法
差分哈希同样与平均哈希相似，但更注重局部差异：
- **缩放**：将图片缩小到8x9像素。
- **灰度化**: 将图像转换为灰度图像。
- **生成哈希值**：比较相邻的两个像素以确定它们之间的亮度差，并根据结果设置对应的二进制位。这样得到的是另一个64位长的字符串。
3. 哈希值对比
为了判断两张图片是否相似，通常使用汉明距离（Hamming Distance）来衡量两者间的差异程度：即计算哈希值中不同位置的数量。这个数值越小，表示两幅图像就越接近。
以下是利用Python实现这两种算法的一个示例：
```python
import cv2
import numpy as np
def aHash(img):
img = cv2.resize(img, (8, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
s = 0
hash_str =
for i in range(8):
for j in range(8):
s += gray[i][j]
avg = int(s / 64)
for i in range(8):
for j in range(8):
if(gray[i, j] > avg):
hash_str += 1
else:
hash_str += 0
return hash_str
def dHash(img):
img = cv2.resize(img, (9, 8), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hash_str =
for i in range(8):
for j in range(8):
if(gray[i][j] > gray[i][j+1]):
hash_str += 1
else:
hash_str += 0
return hash_str
def cmpHash(hash1,hash2):
if(len(hash1) != len(hash2)):
return -1
n = 0
for i in range(len(hash1)):
if(hash1[i] != hash2[i]):
n+=1
return n
# 加载图片并计算哈希值
img1 = cv2.imread(A.png)
img2 = cv2.imread(B.png)
hash1 = aHash(img1)
hash2 = aHash(img2)
print(均值哈希算法相似度：, cmpHash(hash1, hash2))
hash1 = dHash(img1)
hash2 = dHash(img2)
print(差分哈希算法相似度：,cmpHash(hash1, hash2))
```
4. 相似图像搜索
在实际应用中，如搜索引擎或社交媒体平台等场景下，可以利用这些预处理的哈希值来高效地进行图片检索。例如，在存储大量图片时先计算每个文件的平均或差分哈希，并将其保存到数据库里；当用户上传新的图片后则通过比较新图与已存库中所有条目的汉明距离找出最相似的结果。
需要注意的是，尽管上述两种方法简单且高效，但对于某些细微变化敏感。因此，在特定情况下可能需要使用更复杂的算法如感知哈希（Perceptual Hashing）、色彩直方图对比或SSIM等来提高比较的准确性。
5星
