本文目录一览：
相似图片检测：感知哈希算法之dHash的Python实现
某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性，进行我们需要的处理：删除同一张图片、标记盗版等。
如何判断是同一张图片呢？最简单的方法是使用加密哈希（例如MD5, SHA-1）判断。但是局限性非常大。例如一个txt文档，其MD5值是根据这个txt的二进制数据计算的，如果是这个txt文档的完全复制版，那他们的MD5值是完全相同的。但是，一旦改变副本的内容，哪怕只是副本的缩进格式，其MD5也会天差地别。因此加密哈希只能用于判断两个完全一致、未经修改的文件，如果是一张经过调色或者缩放的图片，根本无法判断其与另一张图片是否为同一张图片。
那么如何判断一张被PS过的图片是否与另一张图片本质上相同呢？比较简单、易用的解决方案是采用感知哈希算法（Perceptual Hash Algorithm)。
感知哈希算法是一类算法的总称，包括aHash、pHash、dHash。顾名思义，感知哈希不是以严格的方式计算Hash值，而是以更加相对的方式计算哈希值，因为“相似”与否，就是一种相对的判定。
如果我们要计算上图的dHash值，第一步是把它 缩放到足够小 。为什么需要缩放呢？因为原图的分辨率一般都非常高。一张 200*200 的图片，就有整整4万个像素点，每一个像素点都保存着一个RGB值，4万个RGB，是相当庞大的信息量，非常多的细节需要处理。因此，我们需要把图片缩放到非常小，隐藏它的细节部分，只见森林，不见树木。建议缩放为9*8，虽然可以缩放为任意大小，但是这个值是相对合理的。而且宽度为9，有利于我们转换为hash值，往下面看，你就明白了。
(感谢评论区 隔壁万能的小黑 同学，建议在 image.resize 中加上Image.ANTIALIAS参数，加上此参数将会对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波)
dHash全名为差异值hash，通过计算相邻像素之间的颜色强度差异得出。我们缩放后的图片，细节已经被隐藏，信息量已经变少。但是还不够，因为它是彩色的，由RGB值组成。白色表示为（255,255,255）,黑色表示为（0,0,0），值越大颜色越亮，越小则越暗。每种颜色都由3个数值组成，也就是红、绿、蓝的值 。如果直接使用RGB值对比颜色强度差异，相当复杂，因此我们转化为灰度值——只由一个0到255的整数表示灰度。这样的话就将三维的比较简化为了一维比较。
差异值是通过计算每行相邻像素的强度对比得出的。我们的图片为9*8的分辨率，那么就有8行，每行9个像素。差异值是每行分别计算的，也就是第二行的第一个像素不会与第一行的任何像素比较。每一行有9个像素，那么就会产生8个差异值，这也是为何我们选择9作为宽度，因为8bit刚好可以组成一个byte，方便转换为16进制值。
如果前一个像素的颜色强度大于第二个像素，那么差异值就设置为True（也就是1），如果不大于第二个像素，就设置为False（也就是0）。
我们将差异值数组中每一个值看做一个bit，每8个bit组成为一个16进制值，将16进制值连接起来转换为字符串，就得出了最后的dHash值。
汉明距离这个概念不止运用于图片对比领域，也被使用于众多领域，具体的介绍可以参见Wikipedia。
汉明距离表示将A修改成为B，需要多少个步骤。比如字符串“abc”与“ab3”，汉明距离为1，因为只需要修改“c”为“3”即可。
dHash中的汉明距离是通过计算差异值的修改位数。我们的差异值是用0、1表示的，可以看做二进制。二进制0110与1111的汉明距离为2。
我们将两张图片的dHash值转换为二进制difference，并取异或。计算异或结果的“1”的位数，也就是不相同的位数，这就是汉明距离。
如果传入的参数不是两张图的dHash值，而是直接比较两张图片，那么不需要生成dHash值，直接用Step3中的difference数组，统计不相同的位数，就是汉明距离。
一般来说，汉明距离小于5，基本就是同一张图片。大家可以根据自己的实际情况，判断汉明距离临界值为多少。
如何使用python来判断图片相似度
from PIL import Imageimport 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)+'%'
使用Python 制作对比图片相似度的程序怎么比较？
需要使用Python Imaging Library，下代是python2.x的代码：
from itertools import izip
import Image
i1 = Image.open("image1.jpg")
i2 = Image.open("image2.jpg")
assert i1.mode == i2.mode, "Different kinds of images."
assert i1.size == i2.size, "Different sizes."
pairs = izip(i1.getdata(), i2.getdata())
if len(i1.getbands()) == 1:
# for gray-scale jpegs
dif = sum(abs(p1-p2) for p1,p2 in pairs)
else:
dif = sum(abs(c1-c2) for p1,p2 in pairs for c1,c2 in zip(p1,p2))
ncomponents = i1.size[0] * i1.size[1] * 3
print "Difference (percentage):", (dif / 255.0 * 100) / ncomponents
