Python+Opencv识别两张相似图片(opencv识别结果输出)

编辑：rootadmin

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在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。看到一篇博客是介绍这个，但他用的是PIL中的Image实现的，感觉比较麻烦，于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现。相关背景要识别两张相似图像，我们从感性上来谈是怎么样的一个过程？首先我们会区分这两张相片的类型，例如是风景照，还是人物照。风景照中，是沙漠还是海洋，人物照中，两个人是不是都是国字脸，还是瓜子脸（还是倒瓜子脸……哈哈……）。

那么从机器的角度来说也是这样的，先识别图像的特征，然后再相比。

很显然，在没有经过训练的计算机(即建立模型)，那么计算机很难区分什么是海洋，什么是沙漠。但是计算机很容易识别到图像的像素值。

因此，在图像识别中，颜色特征是最为常用的。（其余常用的特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等）

其中又分为

直方图颜色集颜色矩聚合向量相关图

直方图计算法这里先用直方图进行简单讲述。

先借用一下恋花蝶的图片，

从肉眼来看，这两张图片大概也有八成是相似的了。在Python中利用opencv中的calcHist()方法获取其直方图数据，返回的结果是一个列表，使用matplotlib，画出了这两张图的直方图数据图如下：

是的，我们可以明显的发现，两张图片的直方图还是比较重合的。所以利用直方图判断两张图片的是否相似的方法就是，计算其直方图的重合程度即可。计算方法如下：

其中gi和si是分别指两条曲线的第i个点。

最后计算得出的结果就是就是其相似程度。

不过，这种方法有一个明显的弱点，就是他是按照颜色的全局分布来看的，无法描述颜色的局部分布和色彩所处的位置。

也就是假如一张图片以蓝色为主，内容是一片蓝天，而另外一张图片也是蓝色为主，但是内容却是妹子穿了蓝色裙子，那么这个算法也很可能认为这两张图片的相似的。

缓解这个弱点有一个方法就是利用Image的crop方法把图片等分，然后再分别计算其相似度，最后综合考虑。

图像指纹与汉明距离在介绍下面其他判别相似度的方法前，先补充一些概念。第一个就是图像指纹

图像指纹和人的指纹一样，是身份的象征，而图像指纹简单点来讲，就是将图像按照一定的哈希算法，经过运算后得出的一组二进制数字。

说到这里，就可以顺带引出汉明距离的概念了。

假如一组二进制数据为，另外一组为，那么显然把第一组的第二位数据0改成1就可以变成第二组数据，所以两组数据的汉明距离就为1

简单点说，汉明距离就是一组二进制数据变成另一组数据所需的步骤数，显然，这个数值可以衡量两张图片的差异，汉明距离越小，则代表相似度越高。汉明距离为0，即代表两张图片完全一样。

如何计算得到汉明距离，请看下面三种哈希算法

平均哈希法(aHash)此算法是基于比较灰度图每个像素与平均值来实现的

一般步骤：

1.缩放图片，一般大小为8*8，个像素值。2.转化为灰度图3.计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值，直接用numpy中的mean()计算即可。4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0.5.得到信息指纹：组合个bit位，顺序随意保持一致性。最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。

感知哈希算法(pHash)平均哈希算法过于严格，不够精确，更适合搜索缩略图，为了获得更精确的结果可以选择感知哈希算法，它采用的是DCT（离散余弦变换）来降低频率的方法

一般步骤：

缩小图片： * 是一个较好的大小，这样方便DCT计算转化为灰度图计算DCT：利用Opencv中提供的dct()方法，注意输入的图像必须是位浮点型，所以先利用numpy中的float进行转换缩小DCT：DCT计算后的矩阵是 * ，保留左上角的8 * 8，这些代表的图片的最低频率计算平均值：计算缩小DCT后的所有像素点的平均值。进一步减小DCT：大于平均值记录为1，反之记录为0.得到信息指纹：组合个信息位，顺序随意保持一致性。最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。

dHash算法相比pHash，dHash的速度要快的多，相比aHash，dHash在效率几乎相同的情况下的效果要更好，它是基于渐变实现的。

步骤：

缩小图片：收缩到9*8的大小，以便它有的像素点转化为灰度图计算差异值：dHash算法工作在相邻像素之间，这样每行9个像素之间产生了8个不同的差异，一共8行，则产生了个差异值获得指纹：如果左边的像素比右边的更亮，则记录为1，否则为0.最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。

整个的代码实现如下：

标签: opencv识别结果输出

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