🖼️ Как сравнить два изображения на похожесть с помощью Python?

Как сравнить два изображения на похожесть в Python?

Для сравнения двух изображений на похожесть в Python можно использовать библиотеку OpenCV. Вот пример кода:

import cv2

def compare_images(image1_path, image2_path):
    image1 = cv2.imread(image1_path)
    image2 = cv2.imread(image2_path)

    difference = cv2.subtract(image1, image2)
    result = not cv2.countNonZero(difference)

    return result

image1_path = 'путь_к_изображению1.jpg'
image2_path = 'путь_к_изображению2.jpg'

is_similar = compare_images(image1_path, image2_path)

if is_similar:
    print("Изображения похожи")
else:
    print("Изображения отличаются")

В этом примере мы используем функцию compare_images, которая загружает два изображения, сравнивает их и возвращает True, если они идентичны, и False, если они отличаются. Вы можете заменить пути к изображениям на свои собственные.

Как сравнить два изображения на похожесть с помощью Python

Сравнение двух изображений на их похожесть является важной задачей в области компьютерного зрения и обработки изображений. В Python существует несколько способов сравнить изображения на похожесть, и мы рассмотрим некоторые из них.

1. Сравнение пикселей

Один из самых простых способов сравнить два изображения - это сравнить каждый пиксель изображения и определить их сходство. Мы можем использовать библиотеку PIL (Python Imaging Library) для загрузки и обработки изображений.

from PIL import Image

def compare_images(image1_path, image2_path):
    image1 = Image.open(image1_path)
    image2 = Image.open(image2_path)
    
    width, height = image1.size
    
    # Проверяем размеры изображений
    if image1.size != image2.size:
        return "Изображения имеют разные размеры"
    
    # Сравниваем каждый пиксель изображений
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            pixel1 = image1.getpixel((x, y))
            pixel2 = image2.getpixel((x, y))
            
            if pixel1 != pixel2:
                return "Изображения отличаются"
    
    return "Изображения идентичны"

# Пример использования
image1_path = "путь_к_изображению1.jpg"
image2_path = "путь_к_изображению2.jpg"
result = compare_images(image1_path, image2_path)
print(result)
    

В этом примере мы загружаем два изображения с помощью PIL и проверяем их размеры. Затем мы сравниваем каждый пиксель изображений, используя метод getpixel(). Если хотя бы один пиксель отличается, мы считаем, что изображения различны.

2. Сравнение с использованием библиотеки OpenCV

Библиотека OpenCV предоставляет богатый набор инструментов для обработки и анализа изображений. Мы можем использовать ее для сравнения двух изображений на похожесть.

import cv2

def compare_images(image1_path, image2_path):
    image1 = cv2.imread(image1_path)
    image2 = cv2.imread(image2_path)
    
    # Проверяем размеры изображений
    if image1.shape != image2.shape:
        return "Изображения имеют разные размеры"
    
    # Сравниваем изображения с помощью сравнения средних квадратичных ошибок
    difference = cv2.subtract(image1, image2)
    result = not difference.any()
    
    if result:
        return "Изображения идентичны"
    else:
        return "Изображения отличаются"

# Пример использования
image1_path = "путь_к_изображению1.jpg"
image2_path = "путь_к_изображению2.jpg"
result = compare_images(image1_path, image2_path)
print(result)
    

В этом примере мы используем функцию cv2.subtract() из библиотеки OpenCV для вычисления разницы между двумя изображениями. Если разница между изображениями равна нулю, то они идентичны.

3. Сравнение с использованием библиотеки dHash

Библиотека dHash (Difference Hash) предоставляет простой и эффективный способ сравнить два изображения на их похожесть.

from PIL import Image
import dhash

def compare_images(image1_path, image2_path):
    image1 = Image.open(image1_path)
    image2 = Image.open(image2_path)
    
    # Вычисляем хэш для изображений
    hash1 = dhash.dhash_int(image1)
    hash2 = dhash.dhash_int(image2)
    
    # Сравниваем хэши изображений
    if hash1 - hash2 == 0:
        return "Изображения идентичны"
    else:
        return "Изображения отличаются"

# Пример использования
image1_path = "путь_к_изображению1.jpg"
image2_path = "путь_к_изображению2.jpg"
result = compare_images(image1_path, image2_path)
print(result)
    

В этом примере мы используем функцию dhash_int() из библиотеки dHash для вычисления хэшей изображений. Затем мы сравниваем эти хэши. Если разница между хэшами равна нулю, то изображения идентичны.

Вывод

Сравнение двух изображений на их похожесть в Python можно выполнить с использованием различных подходов. Мы рассмотрели три способа: сравнение пикселей с помощью библиотеки PIL, сравнение с использованием библиотеки OpenCV и сравнение с использованием библиотеки dHash. Каждый из этих подходов имеет свои преимущества и может быть применен в зависимости от требований и характера задачи.