python 判断图片相似度一个十分简单的示例

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python 判断图片相似度一个十分简单的示例,只是个例子,精度可能不是很高。主要介绍一下原理:先将图片转为 12x12像素的灰度图片--获取图片平均灰度--遍历图片内部10x10像素(去掉周围1像素)--比较每一个像素与平均值大小--如果大则字符串加1不然加0(这里我选用字符串保存,其实方法很多的)--接下去就是遍历文件夹中图片了,比较相似度,返回相似度了

from PIL import Image
import os
#import hashlib 

def getGray(image_file):
tmpls=[]
 for h in range(0, image_file.size[1]):#h
 for w in range(0, image_file.size[0]):#w
 tmpls.append( image_file.getpixel((w,h)) )

 return tmpls

def getAvg(ls):#获取平均灰度值
 return sum(ls)/len(ls)

def getMH(a,b):#比较64个字符有几个字符相同
 dist = 0;
 for i in range(0,len(a)):
 if a[i]==b[i]:
dist=dist+1
 return dist

def getImgHash(fne):
 image_file = Image.open(fne) # 打开
 image_file=image_file.resize((12, 12))#重置图片大小我12px X 12px
image_file=image_file.convert("L")#转256灰度图
Grayls=getGray(image_file)#灰度集合
avg=getAvg(Grayls)#灰度平均值
bitls=''#接收获取0或1
#除去变宽1px遍历像素
 for h in range(1, image_file.size[1]-1):#h
 for w in range(1, image_file.size[0]-1):#w
 if image_file.getpixel((w,h))>=avg:#像素的值比较平均值 大于记为1 小于记为0
bitls=bitls+'1'
else:
bitls=bitls+'0'
 return bitls
'''
 m2 = hashlib.md5() 
m2.update(bitls)
 print m2.hexdigest(),bitls
 return m2.hexdigest()
'''


a=getImgHash("./Test/测试图片.jpg")#图片地址自行替换
files = os.listdir("./Test")#图片文件夹地址自行替换
for file in files:
b=getImgHash("./Test/"+str(file))
compare=getMH(a,b)
 print file,u'相似度',str(compare)+'%'