DAOM源码（3个.py文件，分别粘贴设置启动文件即可运行界面及功能）

rontpage.py（启动文件）

from tkinter import *
from PIL import  ImageTk
from PIL import Image
import os#函数声明
#列出windows目录下的所有文件和文件名#图片-dHash算法
import _dhash
def startSearch():im1=Image.open( var1.get())#遍历文件夹并传到列表Const_Image_Format = [".jpg",".jpeg",".bmp",".png"]path= var2.get()list1=[]for (root, dirs, files) in os.walk(path):  for filename in files:if os.path.splitext(filename)[1] in Const_Image_Format :#print(os.path.join(root,filename))list1.append(os.path.join(root,filename))#遍历比较list2=[]for i in list1:im2=Image.open(i)j=_dhash.classfiy_dHash(im1,im2,size=(9,8))if j<=int(var3.get()):print(j)print(i)list2.append(str(100-3*j)+'%')list2.append(i)#在listbox显示lb.delete(0, END) for item in list2:lb.insert(END, item)    canvas.delete('all')#====================================load = Image.open(var1.get()) render= ImageTk.PhotoImage(load)  #render.resize((200,200)) img = Label(canvas,image=render)  img.image = render  img.place(x=0,y=0) #窗口开始===========================================================================
root = Tk()     # 初始旷的声明
root.title('嗅图狗')#设置窗口标题
root.geometry('800x500+500+200')#设置窗口的大小宽x高+偏移量
root.resizable(width=False, height=True) #宽不可变, 高可变,默认为True#标题
Label(root, text='嗅图狗',  bg="yellow",font=('Arial', 20)).pack(side=TOP)
frm = Frame(root)
frm.pack(fill=BOTH)#left左边显示给定图片
frm_L = Frame(frm,bg='gray')
frm_L.pack(side=LEFT)frm_LT = Frame(frm_L,bg='blue')
frm_LT.pack(side=TOP)Label(frm_LT, text='要找的图片的路径', font=(15)).pack(side=TOP)
var1 = StringVar()
e1 = Entry(frm_LT,width=30,textvariable = var1)
var1.set("请在此处输入需要查询的图片的路径")
e1.pack()Label(frm_LT, text='图片文件夹路径', font=(15)).pack(side=TOP)
var2 = StringVar()
e2 = Entry(frm_LT,width=30,textvariable = var2)
var2.set("请在此处输入需要搜索的文件夹路径")
e2.pack()var3 = StringVar()
e3 = Entry(frm_LT,width=3,textvariable=var3)
var3.set("10")
e3.pack(side=RIGHT)def print_select(v):e3.config(var3.set(str(v)))
s=Scale(frm_LT,label="误差百分比", from_=0,to=100,orient=HORIZONTAL,length=100,showvalue=0,tickinterval=25,resolution=10,command=print_select)
s.pack(side=RIGHT)b1 = Button(frm_LT,text="开始搜图",bg='green',width=10,height=1,command=startSearch)
b1.pack(side=LEFT)#right右边显示路径
frm_R = Frame(frm,bg='gray')
frm_R.pack()Label(frm_R, text='所找图片预览', font=(15)).pack()
canvas=Canvas(frm_R,width=400, height=400,bg='red')
image_file=PhotoImage(file='pic.png')
canvas.create_image(200,200,image=image_file)
canvas.pack(side=BOTTOM)def print_item(event):print (lb.get(lb.curselection()))#读取图像  im=Image.open(lb.get(lb.curselection()))  #显示图像  im.show()  Label(frm_L, text='找到的图片路径', font=(15)).pack()
lb = Listbox(frm_L, width=60)
lb.bind('<ButtonRelease-1>', print_item)
lb.pack(side=BOTTOM)print(var1.get())
print(var2.get())root.mainloop()#进入消息循环

以下算法博客来源：https://segmentfault.com/a/1190000004467183

来源GIT：https://github.com/MashiMaroLjc/Learn-to-identify-similar-images

_dhash.py（被上边的import，第10行）

from PIL import Image
from PIL import ImageFilter
from PIL import ImageOps
#This module can classfy the image by dHash
#
#author MashiMaroLjc
#version 2016-2-16def getCode(img,size):result = []# print("x==",size[0])# print("y==",size[1]-1)x_size = size[0]-1#widthy_size = size[1] #highfor x in range(0,x_size):for y in range(0,y_size):now_value = img.getpixel((x,y))next_value = img.getpixel((x+1,y))if next_value < now_value:result.append(1)else:result.append(0)return resultdef compCode(code1,code2):num = 0for index in range(0,len(code1)):if code1[index] != code2[index]:num+=1return num def classfiy_dHash(image1,image2,size=(9,8)):''' 'image1' and 'image2' is a Image Object.You can build it by 'Image.open(path)'.'Size' is parameter what the image will resize to it and then image will be compared to another image by the dHash.It's 9 * 8 when it default.  The function will return the hamming code,less is correct. '''image1 = image1.resize(size).convert('L')code1 = getCode(image1, size)image2 = image2.resize(size).convert('L')code2 = getCode(image2, size)assert len(code1) == len(code2),"error"return compCode(code1, code2)__all__=[classfiy_dHash]

2018.10.2================分割线==========

这篇写的东西，分别保存3个.py文件就能运行了。

成品度盘链接【嗅图狗.exe】(有的会有“找不到FP”的运行错误，我不知道pythoninstaller抽什么疯病……）

https://pan.baidu.com/s/1BSFGMbyQk1Fqgo4zL5WX4A

可用成品链接在↓

我新开了一篇博客，把做的过程，git都放了出来（上面说有问题的以后更新在这里）：

https://blog.csdn.net/sinat_27382047/article/details/83040411

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