Python比较两个图片相似度

你可以使用Python的图像处理库来比较两个图片的相似度。一个常用的库是OpenCV，它提供了一系列图像处理和计算机视觉功能。

以下是一个使用OpenCV计算两个图片相似度的示例代码：

import cv2

def compare_images(image1, image2):
    # 读取图片
    img1 = cv2.imread(image1)
    img2 = cv2.imread(image2)

    # 转换为灰度图像
    gray1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算直方图
    hist1 = cv2.calcHist([gray1], [0], None, [256], [0, 256])
    hist2 = cv2.calcHist([gray2], [0], None, [256], [0, 256])

    # 归一化直方图
    hist1 = cv2.normalize(hist1, hist1).flatten()
    hist2 = cv2.normalize(hist2, hist2).flatten()

    # 计算相似度
    similarity = cv2.compareHist(hist1, hist2, cv2.HISTCMP_CORREL)

    return similarity

# 示例用法
image1 = 'path/to/image1.jpg'
image2 = 'path/to/image2.jpg'
similarity = compare_images(image1, image2)
print(f"相似度: {similarity}")

在上面的示例中，我们首先使用`cv2.imread`函数读取两个图片。然后，我们将图片转换为灰度图像，这样可以更方便地进行直方图计算。接下来，我们使用`cv2.calcHist`函数计算图片的直方图，并使用`cv2.normalize`函数对直方图进行归一化。最后，我们使用`cv2.compareHist`函数比较两个直方图的相似度，这里使用的是相关性比较方法（`cv2.HISTCMP_CORREL`）。

你只需要将`image1`和`image2`替换为你要比较的图片路径，就可以得到它们的相似度了。相似度的取值范围是0到1，数值越高表示两个图片越相似。

希望这个示例对你有帮助！