python判断图片相似度_Python-OpenCV 比较图片相似度
一、图片相似比较
本文介绍的几种实现方式：
暴力方式：1.按像素比较,n越小相似度越高；2.矩阵相减，用来判断两个图是不是完全一样；hashlib.md5判断两个图是否完全一样
哈希算法：1.感知哈希算法；2.均值哈希算法；3.差值哈希算法
灰度直方图：1.单通道直方图；2. 三通道直方图
二、暴力方式
1. 按像素比较
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python
import cv2
n = 0
img1 = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('test.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
height, width = img1.shape
for line in range(height):
for pixel in range(width):
if img1[line][pixel] != img2[line][pixel]:
n = n + 1
print(n)
2. OpenCV2 矩阵相减
两个图片完全一样时返回值为true
如果把一个图片转了格式，则结果可能不一样，因为转格式的过程中可能会进行算法处理
3. 通过hashlib.md5判断图片是否完全一样
import hashlib
a = open("test.png", "rb")
a_cp = open("test.jpg", 'rb')
cmd5 = hashlib.md5(a.read()).hexdigest()
ccmd5 = hashlib.md5(a_cp.read()).hexdigest()
print(cmd5)
if cmd5 == ccmd5:
print(True)
else:
print(False)
三、哈希算法
算法值越小，则越相似,相同图片值为0。
pHash：感知哈希。精确度比较高，但是速度方面较差一些。
aHash：平均值哈希。速度比较快，但是常常不太精确。
dHash：差异值哈希。精确度较高，且速度也非常快
1. 感知哈希算法（Perceptual hash algorithm）
步骤：
缩小图片
转为灰度图（256阶）
计算DCT：把图片分享成分率的集合，结果是32*32的矩阵
缩小DCT：保留左上角的8*8，代表图片的最低频率
计算缩小DCT后的像素点均值
大于均值记为1，反之记为0，组合64个信息位
7 比较图片指纹，获得汉明距离，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
import cv2
import numpy as np
from itertools import chain
def pHash(img_name):
"""
get image pHash value
"""
# 加载并调整图片为32x32灰度图片
img = cv2.imread(img_name, 0)
img = cv2.resize(img, (64, 64), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 创建二维列表
h, w = img.shape[:2]
vis0 = np.zeros((h, w), np.float32)
vis0[:h, :w] = img # 填充数据
# 二维Dct变换
vis1 = cv2.dct(cv2.dct(vis0))
vis1.resize((32, 32), refcheck=False)
# 把二维list变成一维list
img_list = list(chain.from_iterable(vis1))
# 计算均值
avg = sum(img_list) * 1. / len(img_list)
avg_list = ['0' if i < avg else '1' for i in img_list]
# 得到哈希值
return ''.join(['%x' % int(''.join(avg_list[x:x + 4]), 2) for x in range(0, 32 * 32, 4)])
def hammingDist(s1, s2):
"""
计算两张图片的汉明距离
"""
assert len(s1) == len(s2)
return sum([ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(s1, s2)])
if __name__ == '__main__':
HASH1 = pHash('test.jpg')
HASH2 = pHash('test.png')
distance = hammingDist(HASH1, HASH2)
print('汉明距离=%f' % distance)
out_score = 1 - distance * 1. / (32 * 32 / 4)
print('相似度=%f' % out_score)
2. 均值哈希算法
缩放图片为8*8
转换为256阶灰度图。
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。
大于均值记为1，反之记为0，组合64个信息位
比较图片指纹，获得汉明距离，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。
import cv2
def aHash(img):
# 均值哈希算法
# 缩放为8*8
img = cv2.resize(img, (8, 8))
# 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
# 计算两个哈希值之间的差异
def cmpHash(hash1, hash2):
n = 0
# hash长度不同返回-1,此时不能比较
if len(hash1) != len(hash2):
return -1
# 如果hash长度相同遍历长度
for i in range(len(hash1)):
if hash1[i] != hash2[i]:
n = n + 1
return n
if __name__ == "__main__":
# 均值、差值、感知哈希算法三种算法值越小，则越相似,相同图片值为0
img1 = cv2.imread("test.jpg")
img2 = cv2.imread("test.png")
hash1 = aHash(img1)
hash2 = aHash(img2)
n1 = cmpHash(hash1, hash2)
print('均值哈希算法相似度aHash：', n1)
3. 差值哈希算法
在比较的一步：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
import cv2
# 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
# 计算两个哈希值之间的差异
def cmpHash(hash1, hash2):
n = 0
# hash长度不同返回-1,此时不能比较
if len(hash1) != len(hash2):
return -1
# 如果hash长度相同遍历长度
for i in range(len(hash1)):
if hash1[i] != hash2[i]:
n = n + 1
return n
if __name__ == "__main__":
# 均值、差值、感知哈希算法三种算法值越小，则越相似,相同图片值为0
img1 = cv2.imread("test.jpg")
img2 = cv2.imread("test.png")
hash1 = dHash(img1)
hash2 = dHash(img2)
n1 = cmpHash(hash1, hash2)
print('均值哈希算法相似度aHash：', n1)
四、灰度直方图
1. 单通道的直方图相似比较
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python
import cv2
# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):
hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
# 计算直方图的重合度
degree = 0
for i in range(len(hist1)):
if hist1[i] != hist2[i]:
degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))
else:
degree = degree + 1
degree = degree / len(hist1)
return degree
if __name__ == '__main__':
img1 = cv2.imread('test.jpg')
img2 = cv2.imread('test.png')
degree = calculate(img1, img2)
print(degree)
2. 计算每个通道的直方图来计算相似度
# -*- coding: utf-8 -*-
# !/usr/bin/python
import cv2
# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):
hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
# 计算直方图的重合度
degree = 0
for i in range(len(hist1)):
if hist1[i] != hist2[i]:
degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))
else:
degree = degree + 1
degree = degree / len(hist1)
return degree
# 通过得到每个通道的直方图来计算相似度
def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):
# 将图像resize后，分离为三个通道，再计算每个通道的相似值
image1 = cv2.resize(image1, size)
image2 = cv2.resize(image2, size)
sub_image1 = cv2.split(image1)
sub_image2 = cv2.split(image2)
sub_data = 0
for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):
sub_data += calculate(im1, im2)
sub_data = sub_data / 3
return sub_data
if __name__ == '__main__':
img1 = cv2.imread('test.jpg')
img2 = cv2.imread('test.png')
degree = classify_hist_with_split(img1, img2)
print(degree)
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