無論大小的Python圖像比較

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我有兩個圖像，我想要一個響應（true或false）來知道它們是不同的。圖像尺寸不一樣。無論大小的Python圖像比較

來源

2013-01-18 tapioco123

'return True' - 你去了。（如果它們大小不一樣，它們總是不同的 - 我認爲你有不同的*不同的定義，你需要向我們解釋）。 –

「相同」是指一個圖像是另一個圖像的作物，一個是另一個圖像的縮放版本，另一個圖像具有與另一個不同的顏色空間或顏色深度，一個是不同的格式（jpg，png等）比其他還是別的？ –

我的意思是說一個圖像可以調整大小。對於格式它們是由PIL標註的圖像，實際上它們是PIL對象 – tapioco123

簡單虛設方法：調整最大圖像以匹配的大小最小的圖像和比較。

考慮以下的圖像和分別從1枚舉它們至4：

enter image description here

要比較的兩個圖像i和j，使用調整最大他們到另一個的尺寸3瓣lanczos，通過做img1.resize(img2.size, Image.ANTIALIAS)便於在PIL中找到。現在您繼續進行比較，比如使用Comparing image in url to image in filesystem in python中描述的度量。

下面是使用分別的相似的結果，所述度量SSIM和NRMSE在鏈接的答案給出：

圖像1
- > 2：[0.98，0.97];
→3：[0.96,0.98];
→4：[0.99,0.99];

圖2：
- > 3：[0.98，0。97];
→4：[0.98,0.93];

圖3：
- > 4：[0.97，0.98]。

這些值爲最大1，表示根據度量標準圖像完全相同。因此，正如您所看到的，這些值非常接近1.您所要做的就是在該附近選擇一個閾值，並且如果由度量標準給出的結果高於閾值，則返回True，否則返回。

來源

2013-01-18 21:20:08 mmgp

如果拍攝尺寸爲16：9或4：3的照片，並且必須將其與正方形進行比較，我可能會將其裁切爲兩側，並且只保留其中心以匹配方形，而不是調整其大小（從而拉伸/扭曲它）。但是，根據您必須實現的功能，圖像來源等，調整大小仍然可以是更好的方法。 –

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沒有方法將是完美的，但你可以嘗試：

定義定義爲圖像大小的百分比的樣本大小
定義要採取
分發樣本的樣本數在兩個圖像上的區域
在每個樣本上，平均樣本區域中所有像素的顏色值
對於每對平均樣本區域顏色值，驗證它們是w ithin一些小的誤差等於
定義一個匹配樣本數量的閾值，用於在您熟悉的水平上平衡假陰性和假陽性
如果滿足閾值，則返回表示圖像匹配的結果，否則返回結果標誌着他們不

所以，說你開始2個圖像，大小100X100 200X200和，你決定要在每個維度的10％樣品的地區，有4個樣品。您將平均和比較：

x0-9，y0-9到x0-19，y0-19
x90-99，y0-9到x180-199，y0-19
X0- 9，y90-99到x0-9，y180-199
x90-99，y90-99到x180-199，y180-199

來源

2013-01-18 18:47:50

無論大小的Python圖像比較

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