python OpenCV计算图片相似度的5种算法

原始两张图片：

代码运行结果如下。

5种算法

值哈希算法、差值哈希算法和感知哈希算法都是值越小，相似度越高，取值为0-64，即汉明距离中，64位的hash值有多少不同。 三直方图和单通道直方图的值为0-1，值越大，相似度越高。

源代码如下：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt

def aHash(img):
   # 均值哈希算法
   # 缩放为8*8
   img = cv2.resize(img, (8, 8))
   # 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 = 0
   hash_str = ''
   # 遍历累加求像素和
   for i in range(8):
       for j in range(8):
           s = s+gray[i, j]
   # 求平均灰度
   avg = s/64
   # 灰度大于平均值为1相反为0生成图片的hash值
   for i in range(8):
       for j in range(8):
           if gray[i, j] > avg:
               hash_str = hash_str+'1'
           else:
               hash_str = hash_str+'0'
   return hash_str

def dHash(img):
   # 差值哈希算法
   # 缩放8*8
   img = cv2.resize(img, (9, 8))
   # 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(8):
       for j in range(8):
           if gray[i, j] > gray[i, j+1]:
               hash_str = hash_str+'1'
           else:
               hash_str = hash_str+'0'
   return hash_str

def pHash(img):
   # 感知哈希算法
   # 缩放32*32
   img = 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[0:8, 0:8]

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

def calculate(image1, image2):
   # 灰度直方图算法
   # 计算单通道的直方图的相似值
   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

def classify_hist_with_split(image1, image2, size=(256, 256)):
   # RGB每个通道的直方图相似度
   # 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 = 0
   for im1, im2 in zip(sub_image1, sub_image2):
       sub_data += calculate(im1, im2)
   sub_data = sub_data / 3
   return sub_data

def cmpHash(hash1, hash2):
   # Hash值对比
   # 算法中1和0顺序组合起来的即是图片的指纹hash。顺序不固定，但是比较的时候必须是相同的顺序。
   # 对比两幅图的指纹，计算汉明距离，即两个64位的hash值有多少是不一样的，不同的位数越小，图片越相似
   # 汉明距离：一组二进制数据变成另一组数据所需要的步骤，可以衡量两图的差异，汉明距离越小，则相似度越高。汉明距离为0，即两张图片完全一样
   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)):
       # 不相等则n计数+1，n最终为相似度
       if hash1[i] != hash2[i]:
           n = n + 1
   return n

def getImageByUrl(url):
   # 根据图片url 获取图片对象
   html = requests.get(url, verify=False)
   image = Image.open(BytesIO(html.content))
   return image

def PILImageToCV():
   # PIL Image转换成OpenCV格式
   path = "/Users/waldenz/Documents/Work/doc/TestImages/t3.png"
   img = Image.open(path)
   plt.subplot(121)
   plt.imshow(img)
   print(isinstance(img, np.ndarray))
   img = cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
   print(isinstance(img, np.ndarray))
   plt.subplot(122)
   plt.imshow(img)
   plt.show()

def CVImageToPIL():
   # OpenCV图片转换为PIL image
   path = "/Users/waldenz/Documents/Work/doc/TestImages/t3.png"
   img = cv2.imread(path)
   # cv2.imshow("OpenCV",img)
   plt.subplot(121)
   plt.imshow(img)

img2 = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
   plt.subplot(122)
   plt.imshow(img2)
   plt.show()

def bytes_to_cvimage(filebytes):
   # 图片字节流转换为cv image
   image = Image.open(filebytes)
   img = cv2.cvtColor(np.asarray(image), cv2.COLOR_RGB2BGR)
   return img

def runAllImageSimilaryFun(para1, para2):
   # 均值、差值、感知哈希算法三种算法值越小，则越相似,相同图片值为0
   # 三直方图算法和单通道的直方图 0-1之间，值越大，越相似。 相同图片为1

# t1,t2   14;19;10;  0.70;0.75
   # t1,t3   39 33 18   0.58 0.49
   # s1,s2  7 23 11     0.83 0.86  挺相似的图片
   # c1,c2  11 29 17    0.30 0.31

if para1.startswith("http"):
        # 根据链接下载图片，并转换为opencv格式
       img1 = getImageByUrl(para1)
       img1 = cv2.cvtColor(np.asarray(img1), cv2.COLOR_RGB2BGR)

img2 = getImageByUrl(para2)
       img2 = cv2.cvtColor(np.asarray(img2), cv2.COLOR_RGB2BGR)
   else:
       # 通过imread方法直接读取物理路径
       img1 = cv2.imread(para1)
       img2 = cv2.imread(para2)

hash1 = aHash(img1)
   hash2 = aHash(img2)
   n1 = cmpHash(hash1, hash2)
   print('均值哈希算法相似度aHash：', n1)

hash1 = dHash(img1)
   hash2 = dHash(img2)
   n2 = cmpHash(hash1, hash2)
   print('差值哈希算法相似度dHash：', n2)

hash1 = pHash(img1)
   hash2 = pHash(img2)
   n3 = cmpHash(hash1, hash2)
   print('感知哈希算法相似度pHash：', n3)

n4 = classify_hist_with_split(img1, img2)
   print('三直方图算法相似度：', n4)

n5 = calculate(img1, img2)
   print("单通道的直方图", n5)
   print("％d ％d ％d ％.2f ％.2f " ％ (n1, n2, n3, round(n4[0], 2), n5[0]))
   print("％.2f ％.2f ％.2f ％.2f ％.2f " ％ (1-float(n1/64), 1 -
                                        float(n2/64), 1-float(n3/64), round(n4[0], 2), n5[0]))

plt.subplot(121)
   plt.imshow(Image.fromarray(cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)))
   plt.subplot(122)
   plt.imshow(Image.fromarray(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB)))
   plt.show()

if __name__ == "__main__":
   p1="https://ww3.sinaimg.cn/bmiddle/007INInDly1g336j2zziwj30su0g848w.jpg"
   p2="https://ww2.sinaimg.cn/bmiddle/007INInDly1g336j10d32j30vd0hnam6.jpg"
   runAllImageSimilaryFun(p1,p2)

以下为测试了一些图片的相似度值。

五个值分别代表 均值哈希算法相似度、差值哈希算法相似度、感知哈希算法相似度、三直方算法相似度、单通道直方图相似度 

参考文章：

https://www.cnblogs.com/dcb3688/p/4610660.html

https://blog.csdn.net/haofan_/article/details/77097473

https://blog.csdn.net/feimengjuan/article/details/51279629

来源：https://blog.csdn.net/enter89/article/details/90293971