python 图片差异对比_图片评分标准Python

激活谷笔记 • 2025-06-02 17:56 • 阅读 99

在Python中，判断两张图片是否相同可以通过多种方法实现，以下是几种常见的方法：

像素值比较

使用OpenCV库读取图片，然后直接比较两个图像的像素值。

 import cv2 file1 = "path/to/image1.jpg" file2 = "path/to/image2.jpg" image1 = cv2.imread（file1） image2 = cv2.imread（file2） if image1.any（） == image2.any（）: print（"两张图片一样"） else: print（"两张图片不一样"）

哈希值比较

使用平均哈希（aHash）或差值感知哈希（dHash）算法来比较图片的哈希值。

 import cv2 def aHash（img）: img = cv2.resize（img, （8, 8）, interpolation=cv2.INTER_CUBIC） gray = cv2.cvtColor（img, cv2.COLOR_BGR2GRAY） s = 0 hash_str = "" for i in range（8）: for j in range（8）: s += gray[i, j] avg = s / 64 for i in range（8）: for j in range（8）: if gray[i, j] > avg: hash_str += "1" else: hash_str += "0" return hash_str 读取图片并计算哈希值 image1 = cv2.imread（file1） image2 = cv2.imread（file2） hash1 = aHash（image1） hash2 = aHash（image2） if hash1 == hash2: print（"两张图片一样"） else: print（"两张图片不一样"）

结构相似性指数（SSIM）

使用`scikit-image`库中的`ssim`函数来计算两张图片的SSIM值。

 from skimage.metrics import structural_similarity as ssim 读取图片 image1 = cv2.imread（file1） image2 = cv2.imread（file2） 计算SSIM ssim_index = ssim（image1, image2, full=True） if ssim_index == 1.0: print（"两张图片一样"） else: print（"两张图片不一样"）

直方图比较

计算两张图片的颜色直方图，然后比较直方图的相似度。

 from PIL import Image def get_histogram（image）: img = Image.open（image） img = img.convert（'RGB'） hist = img.histogram（） return hist 读取图片并获取直方图 image1 = Image.open（file1） image2 = Image.open（file2） hist1 = get_histogram（image1） hist2 = get_histogram（image2） 比较直方图 similarity = sum（1 - （0 if l == r else float（abs（l - r）） / max（l, r）） for l, r in zip（hist1, hist2）） / len（hist1） if similarity == 1.0: print（"两张图片一样"） else: print（"两张图片不一样"）

以上方法都可以用来判断两张图片是否相同，具体选择哪种方法取决于你的使用场景和对结果精度的要求。需要注意的是，以上代码示例可能需要根据你的实际文件路径和库版本进行调整。

python 图片差异对比_图片评分标准Python

像素值比较

哈希值比较

结构相似性指数（SSIM）

直方图比较

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