代码语言：python

所属分类：其他

代码描述：python实现相似图片识别相似度计算的四种方式代码，包含直方图法、图像指纹与汉明距离、平均哈希法(aHash)、感知哈希算法(pHash)。

代码标签： 图片 识别 相似 度 计算 的 四种 方式

下面为部分代码预览，完整代码请点击下载或在bfwstudio webide中打开

#- * -coding: utf - 8 -
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 最简单的以灰度直方图作为相似比较的实现
def classify_gray_hist(image1, image2, size = (256, 256)): #先计算直方图# 几个参数必须用方括号括起来# 这里直接用灰度图计算直方图， 所以是使用第一个通道，# 也可以进行通道分离后， 得到多个通道的直方图# bins 取为16
    image1 = cv2.resize(image1, size)
    image2 = cv2.resize(image2, size)
    hist1 = cv2.calcHist([image1], [0], None, [256], [0.0, 255.0])
    hist2 = cv2.calcHist([image2], [0], None, [256], [0.0, 255.0])# 可以比较下直方图
    plt.plot(range(256), hist1, 'r')
    plt.plot(range(256), hist2, 'b')
    plt.show()# 计算直方图的重合度
    degree = 0
    for 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 + 1
    degree = degree / len(hist1)
    return degree# 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 = 0
    for 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 + 1
    degree = degree / len(hist1)
    return degree# 通过得到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 = 0
    for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):
        sub_data += calculate(im1, im2)
    sub_data = sub_data / 3
    return sub_data# 平均哈希算法计算
def classify_aHash(image1, image2):
    image1 = cv2.resize(image1, (8, 8))
    image2 = cv2.resize(image2, (8, 8))
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    hash1 = getHash(gray1)
    hash2 = getHash(gray2)
    return Hamming_distance(hash1.........完整代码请登录后点击上方下载按钮下载查看

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