图像处理：利用相似度处理相似度较大的图像

import sys
import os
import cv2def aHash(img):# 均值哈希算法# 缩放为8*8img = 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 = 0hash_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_strdef 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 + 1return ndef 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# 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)return n1THRE_VALUE=35   # 相似度阈值
def sort_image():# 图像需要保存的目录aime_path=r"D:\PycharmProjects\temp_file\aim_image"# 原始图像目录origin_path=r"D:\PycharmProjects\temp_file\save_images"aim_files = os.listdir(aime_path)# 原始图像名称列表ori_num_name=[]# 需要备份的图像文件名称aime_num_name=[]origin_files = os.listdir(origin_path)for ori_file in origin_files:file_ = os.path.splitext(ori_file)[0]ori_num_name.append(int(file_))ori_num_name = sorted(ori_num_name)        # 按照顺序由小到大进行排序while ori_num_name:name_pop = ori_num_name.pop(0)# 判断需要备份的图像名称列表是否为空，为空，则添加作为第一个，否则进行图像相似度比较if len(aime_num_name)==0:aime_num_name.append(str(name_pop)+".jpg")else:# 进行比较，如果相似度大于阈值，则添加进aime_num_name中ori_path = os.path.join(origin_path, str(name_pop) + ".jpg")previous_path = os.path.join(origin_path, aime_num_name[-1])# 进行哈希比较，得到两幅图像的相似度hash_value=runAllImageSimilaryFun(ori_path,previous_path)print(hash_value)if hash_value>30:aime_num_name.append(str(name_pop)+".jpg")print(aime_num_name)if __name__ == '__main__':sort_image()

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