使用Python和PIL的兩幅圖像之間的均方根差異

我需要一個像這裏找到的函數：http://effbot.org/zone/pil-comparing-images.htm計算兩幅圖像之間的均方根差。代碼如下所示：使用Python和PIL的兩幅圖像之間的均方根差異

import ImageChops 
import math, operator 

def rmsdiff(im1, im2): 
    "Calculate the root-mean-square difference between two images" 

    h = ImageChops.difference(im1, im2).histogram() 

    # calculate rms 
    return math.sqrt(reduce(operator.add, 
     map(lambda h, i: h*(i**2), h, range(256)) 
     )/(float(im1.size[0]) * im1.size[1]))

試圖運行該代碼將導致以下錯誤：類型錯誤：不支持的操作類型爲**或POW（）：「NoneType」和「INT」。這是它的問題？

來源

2010-06-23 pythoncoder

胡亂猜測在這裏，但在你上線試試這個，看看它的工作原理：

return math.sqrt(sum(h*(i**2) for i, h in enumerate(h)))/(float(im1.size[0]) * im1.size[1]))

我不知道隨便你爲什麼會得到TypeError你所描述的，但是如果你使用上面的代碼行，並繼續得到它，嚴重奇怪的事情正在進行。

來源

2010-06-23 01:55:20

問題是，它創建的直方圖沒有值（或者真的是無值），沒有相應的像素值。

即，當您找到兩幅圖像的差異時，得到的圖像沒有任何像素，例如相差43個單位，所以h [43] =無。

稍後，您嘗試訪問範圍（256）中每個亮度處的像素數量並對其進行平方，這導致它對無** 2應該是什麼感到困惑。

考慮將range(256)更改爲h.keys()。

另外，您使用h表示兩個不同的事物，請考慮將其中一個的名稱更改爲更有意義的名稱。

來源

2010-06-23 02:05:04 Oddthinking

請看這裏https://gist.github.com/bo858585/5377492。該腳本使用均方根（不分割爲sqrt（3） - 像素是3號RGB矢量）將每個對應的相應區域的所有jpg圖像從用戶目錄（指定它）（由矩陣20 * 20處的位置）兩個比較圖像的像素。腳本總結這些像素對之間的距離，並將這個總和劃分爲最大可能的距離 - 這樣腳本就可以得到兩幅圖像的相似度。在比較調整到20 * 20的所有圖像之前。您可能會改變MAX_DISTANCE（從0到400），腳本會將或多或少相似的圖像分組到一個組。

來源

2013-05-09 03:57:05 bo858585

看來map和reduce在這裏並不是真的需要。

的rmsdiff的改進版本可以是：

def rmsdiff(im1, im2): 
    "Calculate the root-mean-square difference between two images" 
    diff = ImageChops.difference(im1, im2) 
    h = diff.histogram() 
    sq = (value*((idx%256)**2) for idx, value in enumerate(h)) 
    sum_of_squares = sum(sq) 
    rms = math.sqrt(sum_of_squares/float(im1.size[0] * im1.size[1])) 
    return rms

這裏是source。根據我的測試，Mark Krautheim提出的改進至少有一個重要原因：與原始版本相反，在將圖像與自身進行比較時，返回值爲0.0。短自己使用NumPy

from PIL import Image # No need for ImageChops 
import math 
from skimage import img_as_float 
from skimage.measure import compare_mse as mse 

def rmsdiff(im1, im2): 
    """Calculates the root mean square error (RSME) between two images""" 
    return math.sqrt(mse(img_as_float(im1), img_as_float(im2)))

可選地寫一些東西：

來源

2016-10-21 12:34:29 Tan

請考慮解決該使用現有的解決方案，如scikit-image

from PIL import Image, ImageChops 
import math 
import numpy as np 

def rmsdiff(im1, im2): 
    """Calculates the root mean square error (RSME) between two images""" 
    errors = np.asarray(ImageChops.difference(im1, im2))/255 
    return math.sqrt(np.mean(np.square(errors)))

注意，這兩種方法在範圍[0.0治療像素強度作爲，1.0]而不是[0,255]。

來源

2017-09-18 15:54:34

使用Python和PIL的兩幅圖像之間的均方根差異

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