使用python怎么比较2张图片的相似度
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摘要：使用python怎么比较2张图片的相似度？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。具体如下：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importcv2importnumpyasnp#均值哈希算法defaHash(img):#缩放为8*8img=cv2.resize(i... ...
目录
(为您整理了一些要点),点击可以直达。
具体如下：
讲解
相似图像搜索的哈希算法有三种：
均值哈希算法
差值哈希算法
感知哈希算法
均值哈希算法
步骤
缩放：图片缩放为8*8，保留结构，出去细节。
灰度化：转换为256阶灰度图。
求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。
比较：像素值大于平均值记作1，相反记作0，总共64位。
生成hash：将上述步骤生成的1和0按顺序组合起来既是图片的指纹（hash）。顺序不固定。但是比较时候必须是相同的顺序。
对比指纹：将两幅图的指纹对比，计算汉明距离，即两个64位的hash值有多少位是不一样的，不相同位数越少，图片越相似。
代码实现：
差值哈希算法
差值哈希算法前期和后期基本相同，只有中间比较hash有变化。
步骤
1. 缩放：图片缩放为8*9，保留结构，出去细节。
2. 灰度化：转换为256阶灰度图。
3. 求平均值：计算灰度图所有像素的平均值。
4. 比较：像素值大于后一个像素值记作1，相反记作0。本行不与下一行对比，每行9个像素，八个差值，有8行，总共64位
5. 生成hash：将上述步骤生成的1和0按顺序组合起来既是图片的指纹（hash）。顺序不固定。但是比较时候必须是相同的顺序。
6. 对比指纹：将两幅图的指纹对比，计算汉明距离，即两个64位的hash值有多少位是不一样的，不相同位数越少，图片越相似。
感知哈希算法
感知哈希算法可以参考
相似性︱python+opencv实现pHash算法+hamming距离（simhash）（三）
讲的很详细了。
Hash值对比
由于返回值为str字符串，所以直接遍历字符串进行比对。
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