Python を使用して画像の類似性を判断する方法

今回はpythonを使って写真の類似性を判定する方法と、Pythonを使って写真の類似性を判定する際の注意点を紹介します。実際の事例を見てみましょう。

Pythonで画像の類似性を判定する非常に簡単な例です。あくまで一例であり、精度はあまり高くないかもしれません。主に原理を紹介します: まず画像を 12x12 ピクセルのグレースケール画像に変換します - 画像の平均グレースケールを取得します - 画像内の 10x10 ピクセルを走査します (周囲の 1 ピクセルを削除します) - 各ピクセルを平均

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100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)+'%'

サイズと比較します - - サイズが大きい場合は 文字列 に 1 を追加し、それ以外の場合は 0 を追加します (ここでは文字列として保存することにしました。実際には多くの方法があります) - 次のステップは、フォルダー内の写真を走査することです、類似度を比較し、類似度を返します

この記事の事例を読んだ後は、この方法を習得したと思います。さらに興味深い情報については、php 中国語 Web サイトの他の関連記事に注目してください。

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以上がPython を使用して画像の類似性を判断する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。