Python 五种图片相似度比较方法
2024-06-22 03:09:39
均值哈希算法
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10,10)):n = 0# hash长度不同则返回-1代表传参出错if len(hash1)!=len(hash2):return -1# 遍历判断for i in range(len(hash1)):# 相等则n计数+1，n最终为相似度if hash1[i] == hash2[i]:n = n + 1return n/(shape[0]*shape[1])
# 均值哈希算法
def aHash(img,shape=(10,10)):# 缩放为10*10img = cv2.resize(img, shape)# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''s = 0hash_str = ''# 遍历累加求像素和for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):s = s + gray[i, j]# 求平均灰度avg = s / 100# 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if gray[i, j] > avg:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_str
def main():img1 = cv2.imread('328/0003.jpg') img2 = cv2.imread('328/0004.jpg')hash1 = aHash(img1)hash2 = aHash(img2)n = cmpHash(hash1, hash2)print('均值哈希算法相似度：', n)if __name__=="__main__":main()
说明：
首先，将一张图片大小调整为10x10,然后转化为灰度图。
接着，求出平均灰度，大于平均灰度值更改为1，反之为0,生成哈希值。
随后，对比两个图片矩阵的相似度，最后返回相似百分比
差值哈希算法
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10,10)):n = 0# hash长度不同则返回-1代表传参出错if len(hash1)!=len(hash2):return -1# 遍历判断for i in range(len(hash1)):# 相等则n计数+1，n最终为相似度if hash1[i] == hash2[i]:n = n + 1return n/(shape[0]*shape[1])
# 差值感知算法
def dHash(img,shape=(10,10)):# 缩放10*11img = cv2.resize(img, (shape[0]+1, shape[1]))# 转换灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)hash_str = ''# 每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if gray[i, j] > gray[i, j + 1]:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_strdef main():img1 = cv2.imread('328/0003.jpg') img2 = cv2.imread('328/0004.jpg')hash1 = dHash(img1)hash2 = dHash(img2)n = cmpHash(hash1, hash2)print('均值哈希算法相似度：', n)if __name__=="__main__":main()
说明：
首先，将一张图片大小调整为10x11,然后转化为灰度图。
接着，比较每行当前值与相邻的下一个值的大小。如果当前值比较大，灰度值更改为1，反之为0，生成哈希值。。
随后，对比两个图片矩阵的相似度，最后返回相似百分比
感知哈希算法
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10,10)):n = 0# hash长度不同则返回-1代表传参出错if len(hash1)!=len(hash2):return -1# 遍历判断for i in range(len(hash1)):# 相等则n计数+1，n最终为相似度if hash1[i] == hash2[i]:n = n + 1return n/(shape[0]*shape[1])
# 感知哈希算法(pHash)
def pHash(img,shape=(10,10)):# 缩放32*32img = cv2.resize(img, (32, 32)) # , interpolation=cv2.INTER_CUBIC# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换dct = cv2.dct(np.float32(gray))# opencv实现的掩码操作dct_roi = dct[0:10, 0:10]hash = []avreage = np.mean(dct_roi)for i in range(dct_roi.shape[0]):for j in range(dct_roi.shape[1]):if dct_roi[i, j] > avreage:hash.append(1)else:hash.append(0)return hashdef main():img1 = cv2.imread('328/0003.jpg') img2 = cv2.imread('328/0004.jpg')hash1 = pHash(img1)hash2 = pHash(img2)n = cmpHash(hash1, hash2)print('感知哈希算法相似度：', n)if __name__=="__main__":main()
说明：
首先，将一张图片大小调整为32x32,然后转化为灰度图，进行离散余弦变换(dct)变换。
接着，opencv实现10x10掩码操作,并求出掩码区域均值，掩码区域像素值大于平均值掩码区域矩阵值设为1，反之为0。
随后，对比两个图片矩阵的相似度，最后返回相似百分比
三直方图算法相似度
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np# 通过得到RGB每个通道的直方图来计算相似度
def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):# 将图像resize后，分离为RGB三个通道，再计算每个通道的相似值image1 = cv2.resize(image1, size)image2 = cv2.resize(image2, size)sub_image1 = cv2.split(image1)sub_image2 = cv2.split(image2)sub_data = 0for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):sub_data += calculate(im1, im2)sub_data = sub_data / 3return sub_data# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])# 计算直方图的重合度degree = 0for i in range(len(hist1)):if hist1[i] != hist2[i]:degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))else:degree = degree + 1degree = degree / len(hist1)return degreedef main():img1 = cv2.imread('328/0003.jpg') img2 = cv2.imread('328/0004.jpg')n = classify_hist_with_split(img1, img2)print('三直方图算法相似度：', n[0])if __name__=="__main__":main()
说明：
首先，将一张图片大小调整为256x256,并分离出rgb三个通道数组。
接着，使用图像直方图的函数，直方图均衡化，计算出0-255的数值
随后，对比两个图片直方图的重合度，最后返回相似百分比
单通道的直方图算法
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])# 计算直方图的重合度degree = 0for i in range(len(hist1)):if hist1[i] != hist2[i]:degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))else:degree = degree + 1degree = degree / len(hist1)return degreedef main():img1 = cv2.imread('328/0003.jpg') img2 = cv2.imread('328/0004.jpg')n = calculate(img1, img2)print('单通道的直方图算法相似度：', n[0])if __name__=="__main__":main()
说明：
首先，输入一张图片,使用rgb三个通道的某一个通道。
接着，使用图像直方图的函数，直方图均衡化，计算出0-255的数值
随后，对比两个图片直方图的重合度，最后返回相似百分比
全部代码
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np# 均值哈希算法
def aHash(img,shape=(10,10)):# 缩放为10*10img = cv2.resize(img, shape)# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# s为像素和初值为0，hash_str为hash值初值为''s = 0hash_str = ''# 遍历累加求像素和for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):s = s + gray[i, j]# 求平均灰度avg = s / 100# 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if gray[i, j] > avg:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_str# 差值感知算法
def dHash(img,shape=(10,10)):# 缩放10*11img = cv2.resize(img, (shape[0]+1, shape[1]))# 转换灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)hash_str = ''# 每行前一个像素大于后一个像素为1，相反为0，生成哈希for i in range(shape[0]):for j in range(shape[1]):if gray[i, j] > gray[i, j + 1]:hash_str = hash_str + '1'else:hash_str = hash_str + '0'return hash_str# 感知哈希算法(pHash)
def pHash(img,shape=(10,10)):# 缩放32*32img = cv2.resize(img, (32, 32)) # , interpolation=cv2.INTER_CUBIC# 转换为灰度图gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 将灰度图转为浮点型，再进行dct变换dct = cv2.dct(np.float32(gray))# opencv实现的掩码操作dct_roi = dct[0:10, 0:10]hash = []avreage = np.mean(dct_roi)for i in range(dct_roi.shape[0]):for j in range(dct_roi.shape[1]):if dct_roi[i, j] > avreage:hash.append(1)else:hash.append(0)return hash# 通过得到RGB每个通道的直方图来计算相似度
def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):# 将图像resize后，分离为RGB三个通道，再计算每个通道的相似值image1 = cv2.resize(image1, size)image2 = cv2.resize(image2, size)sub_image1 = cv2.split(image1)sub_image2 = cv2.split(image2)sub_data = 0for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):sub_data += calculate(im1, im2)sub_data = sub_data / 3return sub_data# 计算单通道的直方图的相似值
def calculate(image1, image2):hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])# 计算直方图的重合度degree = 0for i in range(len(hist1)):if hist1[i] != hist2[i]:degree = degree + (1 - abs(hist1[i] - hist2[i]) / max(hist1[i], hist2[i]))else:degree = degree + 1degree = degree / len(hist1)return degree# Hash值对比
def cmpHash(hash1, hash2,shape=(10,10)):n = 0# hash长度不同则返回-1代表传参出错if len(hash1)!=len(hash2):return -1# 遍历判断for i in range(len(hash1)):# 相等则n计数+1，n最终为相似度if hash1[i] == hash2[i]:n = n + 1return n/(shape[0]*shape[1])def main():img1 = cv2.imread('328/0003.jpg') img2 = cv2.imread('328/0004.jpg')hash1 = aHash(img1)hash2 = aHash(img2)n = cmpHash(hash1, hash2)print('均值哈希算法相似度：', n)hash1 = dHash(img1)hash2 = dHash(img2)n = cmpHash(hash1, hash2)print('差值哈希算法相似度：', n)hash1 = pHash(img1)hash2 = pHash(img2)n = cmpHash(hash1, hash2)print('感知哈希算法相似度：', n)n = classify_hist_with_split(img1, img2)print('三直方图算法相似度：', n[0])n = calculate(img1, img2)print('单通道的直方图算法相似度：', n[0])if __name__=="__main__":main()#经测试均值哈希算法与三直方图算法相似度效果较好
参考，https://blog.csdn.net/enter89/article/details/90293971
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