本文实例讲述了Python比较两个图片相似度的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：

这段代码实用pil模块比较两个图片的相似度，根据实际实用，代码虽短但效果不错，还是非常靠谱的，前提是图片要大一些，太小的图片不好比较。附件提供完整测试代码和对比用的图片。

复制代码 代码如下:#!/usr/bin/python

# Filename: histsimilar.py

# -*- coding: utf-8 -*-

import Image

def make_regalur_image(img, size = (256, 256)):

return img.resize(size).convert('RGB')

def split_image(img, part_size = (64, 64)):

w, h = img.size

pw, ph = part_size

assert w % pw == h % ph == 0

return [img.crop((i, j, i+pw, j+ph)).copy()

for i in xrange(0, w, pw)

for j in xrange(0, h, ph)]

def hist_similar(lh, rh):

assert len(lh) == len(rh)

return sum(1 - (0 if l == r else float(abs(l - r))/max(l, r)) for l, r in zip(lh, rh))/len(lh)

def calc_similar(li, ri):

# return hist_similar(li.histogram(), ri.histogram())

return sum(hist_similar(l.histogram(), r.histogram()) for l, r in zip(split_image(li), split_image(ri))) / 16.0

def calc_similar_by_path(lf, rf):

li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf))

return calc_similar(li, ri)

def make_doc_data(lf, rf):

li, ri = make_regalur_image(Image.open(lf)), make_regalur_image(Image.open(rf))

li.save(lf + '_regalur.png')

ri.save(rf + '_regalur.png')

fd = open('stat.csv', 'w')

fd.write('n'.join(l + ',' + r for l, r in zip(map(str, li.histogram()), map(str, ri.histogram()))))

# print >>fd, 'n'

# fd.write(','.join(map(str, ri.histogram())))

fd.close()

import ImageDraw

li = li.convert('RGB')

draw = ImageDraw.Draw(li)

for i in xrange(0, 256, 64):

draw.line((0, i, 256, i), fill = '#ff0000')

draw.line((i, 0, i, 256), fill = '#ff0000')

li.save(lf + '_lines.png')

if __name__ == '__main__':

path = r'testpic/TEST%d/%d.JPG'

for i in xrange(1, 7):

print 'test_case_%d: %.3f%%'%(i,

calc_similar_by_path('testpic/TEST%d/%d.JPG'%(i, 1), 'testpic/TEST%d/%d.JPG'%(i, 2))*100)

# make_doc_data('test/TEST4/1.JPG', 'test/TEST4/2.JPG')

完整实例代码点击此处本站下载。

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。