python实现一种相似图片搜索算法

下文中介绍了一种相似图片搜索的算法，算法的思路如下：

1.把所有操作图片转换为8×8的灰度图片；

2.计算每张图片的指纹。把8x8总共64个像素点和其平均灰度值比较，大于平均值返回1，否则返回0，这样每张图都可以用64bit二进制数表示。

3.比较指定图片和搜索图片的指纹。通过汉明距来表征其差异。汉明距越大，表示这两幅图片差异越大。

代码如下，使用的python版本3.8.6

import glob
import osfrom functools import reducefrom PIL import ImageEXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPEG', 'gif', 'GIF', 'png', 'PNG'def avhash(im):if not isinstance(im, Image.Image):im = Image.open(im)im = im.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L')avg = reduce(lambda x, y: x + y, im.getdata()) / 64.tmp_a = map(lambda i: 0 if i < avg else 1, list(im.getdata()))tmp_b = list(tmp_a)i = 0c = 0for dt in tmp_b:c = c + (dt << i)i = i +1return cdef hamming(h1, h2):h, d = 0, h1 ^ h2while d:h += 1d &= d - 1return hif __name__ == '__main__':h = avhash("cat.jpg")wd = "cat"os.chdir(wd)images = []for ext in EXTS:images.extend(glob.glob('*.%s' % ext))seq = []for f in images:seq.append((f, hamming(avhash(f), h)))for f, ham in sorted(seq, key=lambda i: i[1]):print ("%d\t%s" % (ham, f))

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