[1213]基于Python实现图像去重

python图像去重(imagededup)

github：https://github.com/idealo/imagededup

安装库

pip install imagededup

• 示例代码

from imagededup.methods import PHash

phasher = PHash()

# 生成图像目录中所有图像的二值hash编码
encodings = phasher.encode_images(image_dir='/tmp/close_eyes_jt/jingtiao_eyes_img')  # 图像路径

# 对已编码图像寻找重复图像
d_1 = phasher.find_duplicates(encoding_map=encodings)

# 给定一幅图像，显示与其重复的图像
from imagededup.utils import plot_duplicates
plot_duplicates(image_dir='path/to/image/directory',
                duplicate_map=d_1,
                filename='ukbench00120.jpg')



repeat_img = []  # 重复图片列表
is_img = []  # 不重复图片列表

for k, v in d_1.items():
    if not v:
        is_img.append(k)
    elif k not in repeat_img:
        is_img.append(k)
        repeat_img.extend(v)
    else:
        repeat_img.extend(v)

print(len(is_img))

项目中应用实例

"""
图片去重
"""
import os
from imagededup.methods import PHash


def process_file(img_path):
    """
    处理图片去重
    :return:
    """
    try:
        phasher = PHash()
        # 生成图像目录中所有图像的二值hash编码
        encodings = phasher.encode_images(image_dir=img_path)
        # print(encodings)
        # 对已编码图像寻找重复图像
        duplicates = phasher.find_duplicates(encoding_map=encodings)
        # print(duplicates)
        only_img = []  # 唯一图片
        like_img = []  # 相似图片

        for img, img_list in duplicates.items():
            if ".png" in img:
                continue
            if img not in only_img and img not in like_img:
                only_img.append(img)
                like_img.extend(img_list)

        # 删除文件
        for like in like_img:
            like_src = os.path.join(img_path, like)
            png_src = like_src[:-4] + ".png"
            if os.path.exists(like_src):
                os.remove(like_src)
            if os.path.exists(png_src):
                os.remove(png_src)

    except Exception as e:
        print(e)


if __name__ == "__main__":
    img_path = "/tmp/t3/"

    num = 0
    for root, dirs, files in os.walk(img_path):
        for dir in dirs:
            file_dir_path = os.path.join(root, dir)
            process_file(file_dir_path)
            num += 1
            print("处理文件夹个数:{}".format(num))

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python实现图像去重(哈希算法、lshashbox、imagehash)

为了防止冗余的图片占用存储空间，我们常常需要进行图片去重操作。Python具有丰富的图像处理库，因此Python图像去重也成为了一种流行的操作方法。

使用哈希算法进行图像去重

哈希算法是一种非常常用的去重算法，通过对图片进行哈希计算，得到一个指纹，再通过比较指纹的方式找到相似的图片。

Python中有很多图像哈希算法的实现，比如dhash、aHash等，这里我们以dhash算法为例：

import cv2
import numpy as np

def dhash(image, hashSize=8):
    # 将图像缩放为（hashSize+1，hashSize）大小，这是为了比较相邻的像素
    resized = cv2.resize(image, (hashSize + 1, hashSize))
    # 将图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(resized, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 计算横向相邻像素的差值
    diff = gray[:, 1:] > gray[:, :-1]
    # 将二进制数值转换为十进制数值
    return sum([2 ** i for (i, v) in enumerate(diff.flatten()) if v])

计算两张图片的hash值，若hash值相同，则认为它们是相似的图片。

def compareHash(hash1, hash2, hashLength):
    # 计算不同位数的数目
    return bin(hash1 ^ hash2)[2:].zfill(hashLength).count("1")

使用局部敏感哈希算法进行图像去重

局部敏感哈希算法（LSH）可以更加精确地比较两张图片的相似度，以达到更好的去重效果。

在Python中，我们可以使用LSHBOX库来进行图像的局部敏感哈希操作。

首先需要安装LSHBOX库：

pip install lshashbox

然后进行如下操作：

from LSHBOX import LSHBOX
import cv2
import numpy as np

#定义一个hash函数
def onBit(img, i, j):
    if img[i, j] > 128:
        return 1
    else:
        return 0

#获取图像的哈希值
def getHash(img):
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    img = cv2.resize(img, (8, 8))
    tolist = img.tolist()
    hashstr = ""
    for i in range(8):
        for j in range(8):
            hashstr += str(onBit(tolist, i, j))
    return hashstr

# 读取图片并计算哈希值
img1 = cv2.imread("img1.jpg")
hash1 = getHash(img1)

img2 = cv2.imread("img2.jpg")
hash2 = getHash(img2)

# 加载LSHBOX
lshbox = LSHBOX(16, 4)
lshbox.index([hash1, hash2])

# 查询相邻的图像
similar_hash = lshbox.query(hash1, num_results=2, distance_func='hamming')
print(similar_hash)

使用感知哈希算法进行图像去重

感知哈希算法（pHash）是一种比较复杂的哈希算法，它考虑了图片的颜色、纹理、边缘等因素，因此可以更加精确地比较两张图片的相似度。

在Python中，我们可以使用ImageHASH库来进行感知哈希操作。

首先需要安装ImageHASH库：

pip install imagehash

然后进行如下操作：

import cv2
from PIL import Image
import imagehash

#读取图像并计算哈希值
img1 = cv2.imread("img1.jpg")
img1 = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB))
hash1 = imagehash.phash(img1)

img2 = cv2.imread("img2.jpg")
img2 = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
hash2 = imagehash.phash(img2)

#比较哈希值
print(hash1 - hash2)

总结

本文介绍了Python图像去重的三种方法，分别是哈希算法、局部敏感哈希算法和感知哈希算法。在实际的应用场景中，可以根据具体情况选择合适的方法来进行图像去重操作。

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图片数据清洗，图片去重，去掉模糊图片，去掉结构性相似的图片

1、python代码去掉完全相同的图片, 重复的图片移动到另一文件夹保存

import shutil
import numpy as np
from PIL import Image
import os
 
 
def 比较图片大小(dir_image1, dir_image2):
    with open(dir_image1, "rb") as f1:
        size1 = len(f1.read())
    with open(dir_image2, "rb") as f2:
        size2 = len(f2.read())
    if (size1 == size2):
        result = "大小相同"
    else:
        result = "大小不同"
    return result
 
 
def 比较图片尺寸(dir_image1, dir_image2):
    image1 = Image.open(dir_image1)
    image2 = Image.open(dir_image2)
    if (image1.size == image2.size):
        result = "尺寸相同"
    else:
        result = "尺寸不同"
    return result
 
 
def 比较图片内容(dir_image1, dir_image2):
    image1 = np.array(Image.open(dir_image1))
    image2 = np.array(Image.open(dir_image2))
    if (np.array_equal(image1, image2)):
        result = "内容相同"
    else:
        result = "内容不同"
    return result
 
 
def 比较两张图片是否相同(dir_image1, dir_image2):
    # 比较两张图片是否相同
    # 第一步：比较大小是否相同
    # 第二步：比较长和宽是否相同
    # 第三步：比较每个像素是否相同
    # 如果前一步不相同，则两张图片必不相同
    result = "两张图不同"
    大小 = 比较图片大小(dir_image1, dir_image2)
    if (大小 == "大小相同"):
        尺寸 = 比较图片尺寸(dir_image1, dir_image2)
        if (尺寸 == "尺寸相同"):
            内容 = 比较图片内容(dir_image1, dir_image2)
            if (内容 == "内容相同"):
                result = "两张图相同"
    return result
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    load_path = r'D:\data\imgs_dir'  # 要去重的文件夹
    save_path = r'D:\data\imgs_dir_repeat'  # 空文件夹，用于存储检测到的重复的照片
    os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
 
    # 获取图片列表 file_map，字典{文件路径filename : 文件大小image_size}
    file_map = {}
    image_size = 0
    # 遍历filePath下的文件、文件夹（包括子目录）
    for parent, dirnames, filenames in os.walk(load_path):
        # for dirname in dirnames:
        # print('parent is %s, dirname is %s' % (parent, dirname))
        for filename in filenames:
            # print('parent is %s, filename is %s' % (parent, filename))
            # print('the full name of the file is %s' % os.path.join(parent, filename))
            image_size = os.path.getsize(os.path.join(parent, filename))
            file_map.setdefault(os.path.join(parent, filename), image_size)
 
    # 获取的图片列表按 文件大小image_size 排序
    file_map = sorted(file_map.items(), key=lambda d: d[1], reverse=False)
    file_list = []
    for filename, image_size in file_map:
        file_list.append(filename)
 
    # 取出重复的图片
    file_repeat = []
    for currIndex, _ in enumerate(file_list):
        dir_image1 = file_list[currIndex]
        dir_image2 = file_list[currIndex + 1]
        result = 比较两张图片是否相同(dir_image1, dir_image2)
        if (result == "两张图相同"):
            file_repeat.append(file_list[currIndex + 1])
            print("\n相同的图片：", file_list[currIndex], file_list[currIndex + 1])
        else:
            print('\n不同的图片：', file_list[currIndex], file_list[currIndex + 1])
        currIndex += 1
        if currIndex >= len(file_list) - 1:
            break
 
    # 将重复的图片移动到新的文件夹，实现对原文件夹降重
    for image in file_repeat:
        shutil.move(image, save_path)
        print("正在移除重复照片：", image)

2. python代码去掉模糊图片

import os
import cv2
import shutil


class item:  # (图片， 图片清晰度) 结构体
    def __init__(self):
        self.name = ''     # 图片名称
        self.val = 10     # 图片清晰度 也就是 getImageVar(img)
 
#利用拉普拉斯   利用拉普拉斯算子计算图片的二阶导数，反映图片的边缘信息，同样事物的图片，清晰度高的，相对应的经过拉普拉斯算子滤波后的图片的方差也就越大
def getImageVar(imgPath):
    image = cv2.imread(imgPath)
    img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    imageVar = cv2.Laplacian(img2gray, cv2.CV_64F).var()
    return imageVar
 
 
if __name__ == "__main__":
    src_img_dir = r"D:\data\img_dir"
    move_img_dir = r"D:\data\img_dir_blur"
    os.makedirs(move_img_dir, exist_ok=True)
    img_files = os.listdir(src_img_dir)
    print("len(img_files): ", len(img_files))
    a_list = []
    for i in range(len(img_files)):
        img_file_path = os.path.join(src_img_dir, img_files[i])
        imageVar = getImageVar(img_file_path)
        # print(imageVar)
        a = item()
        a.val = imageVar
        a.name = img_files[i]
        a_list.append(a)
    print("len(a_list): ", len(a_list))
 
    a_list.sort(key=lambda ita: ita.val, reverse=False) # 对 （图片， 图片清晰度） 结构体 列表 按照 图片清晰度排序， 模糊的放在列表头部， 清晰的放在列表尾部
 
    count = 0
    for i in range(int(len(a_list)*0.1)): # 移除最模糊的 %10 的图片
        print(a_list[i].name, a_list[i].val)
        src_path = os.path.join(src_img_dir, a_list[i].name)
        dest_path = os.path.join(move_img_dir, a_list[i].name)
        shutil.move(src_path, dest_path)
        count += 1
        # break
    print("count: ", count)

3. python代码，设置阈值，去掉结构性相似的图片。后续还要从每组结构性相似的图片，手动筛选一张图片放回原文件夹

# coding: utf-8
import os
import cv2
# from skimage.measure import compare_ssim
# from skimage.metrics import _structural_similarity
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
import shutil


# def delete(filename1):
#     os.remove(filename1)
 
def list_all_files(root):
    files = []
    list = os.listdir(root)
    # os.listdir()方法：返回指定文件夹包含的文件或子文件夹名字的列表。该列表顺序以字母排序
    for i in range(len(list)):
        element = os.path.join(root, list[i])
        # 需要先使用python路径拼接os.path.join()函数，将os.listdir()返回的名称拼接成文件或目录的绝对路径再传入os.path.isdir()和os.path.isfile().
        if os.path.isdir(element):  # os.path.isdir()用于判断某一对象(需提供绝对路径)是否为目录
            # temp_dir = os.path.split(element)[-1]
            # os.path.split分割文件名与路径,分割为data_dir和此路径下的文件名，[-1]表示只取data_dir下的文件名
            files.append(list_all_files(element))
 
        elif os.path.isfile(element):
            files.append(element)
    # print('2',files)
    return files
 
 
def ssim_compare(img_files):
    imgs_n = []
    count = 0
    # thresh_lis = [0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.55, 0.5, 0.45, 0.4, 0.35]
    # for thresh in thresh_lis:
    for currIndex, _ in enumerate(img_files):
        if not os.path.exists(img_files[currIndex]):
            print('not exist', img_files[currIndex])
            break
        img = cv2.imread(img_files[currIndex])
        img1 = cv2.imread(img_files[currIndex + 1])
        # 进行结构性相似度判断
        # ssim_value = _structural_similarity.structural_similarity(img,img1,multichannel=True)
        ssim_value = ssim(img, img1, multichannel=True)
        thresh = 0.9
        if ssim_value > thresh:
            # 基数
            count += 1
            imgs_n.append(img_files[currIndex + 1])
            imgs_n.append(img_files[currIndex])
            print('big_ssim:', img_files[currIndex], img_files[currIndex + 1], ssim_value)
        # 避免数组越界
        if currIndex + 1 >= len(img_files) - 1:
            break
    save_dir = r"D:\data\img_dir_sim_"+str(thresh)
    os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
 
    for file in list(set(imgs_n)): # 去掉重复的路径，再遍历 剪切
        shutil.move(file, os.path.join(save_dir, os.path.basename(file)))
    return count
 
 
if __name__ == '__main__':
    path = r'D:\data\img_dir'
 
    all_files = list_all_files(path)  # 返回包含完整路径的所有图片名的列表
    print('len: ', len(all_files))
    count = ssim_compare(all_files)
    print(count)

参考：
https://www.cnblogs.com/zhaoyingjie/p/15506751.html
https://www.cnblogs.com/zhaoyingjie/p/14570074.html
https://www.python100.com/html/UG07N3E705VZ.html
https://blog.csdn.net/m0_38056925/article/details/128935040