python脚本实现筛选图片数据集中重复内容超过90%的图像，

您可以使用图像哈希算法来实现筛选图片数据集中重复内容超过90%的图像。图像哈希算法可以将图像转换为一个具有固定长度的哈希值，通过比较哈希值的差异来判断图像之间的相似度。

以下是一个使用平均哈希算法（Average Hash）的示例代码：

from PIL import Image

def average_hash(image, hash_size=8):
    # 缩放图像为指定的尺寸
    image = image.resize((hash_size, hash_size), Image.ANTIALIAS)
    # 转换为灰度图像
    image = image.convert("L")
    # 计算像素平均值
    pixels = list(image.getdata())
    avg = sum(pixels) / len(pixels)
    # 根据像素平均值生成哈希值
    hash_value = ''.join(['1' if pixel > avg else '0' for pixel in pixels])
    return hash_value

def hamming_distance(hash1, hash2):
    # 计算两个哈希值之间的汉明距离
    return sum([char1 != char2 for char1, char2 in zip(hash1, hash2)])

def find_duplicate_images(image_folder, threshold=90):
    image_hash_dict = {}
    duplicate_images = []

    for image_file in image_folder.glob('*.jpg'):  # 遍历图片文件夹中所有的jpg文件
        image = Image.open(image_file)
        image_hash = average_hash(image)

        for existing_hash, existing_image in image_hash_dict.items():
            distance = hamming_distance(image_hash, existing_hash)
            if distance < threshold:
                duplicate_images.append((image_file, existing_image))
                break

        image_hash_dict[image_hash] = image_file

    return duplicate_images

# 使用示例
image_folder = Path('your_image_folder')  # 替换为你的图片文件夹路径
duplicate_images = find_duplicate_images(image_folder, threshold=90)

# 打印重复的图片对
for image1, image2 in duplicate_images:
    print(f"Duplicated images: {image1} and {image2}")

请确保在运行代码之前安装了`Pillow`库（可以使用`pip install Pillow`进行安装）。代码中，`find_duplicate_images`函数使用了平均哈希算法来计算图像的哈希值，并通过比较哈希值之间的汉明距离来判断图像之间的相似度。最后，将重复的图片对打印出来。

注意：上述代码只适用于处理JPEG格式的图像文件。如果你的图片格式不同，可能需要进行相应的调整。