图片相似度判断 python

要对比两张图片的相似度，可以使用Python的Pillow库和imagehash库。具体步骤如下：

1. 安装Pillow和imagehash库

pip install Pillow
pip install imagehash

2. 加载图片并生成hash值

from PIL import Image
import imagehash

# 加载图片
image1 = Image.open('image1.jpg')
image2 = Image.open('image2.jpg')

# 生成hash值
hash1 = imagehash.average_hash(image1)
hash2 = imagehash.average_hash(image2)

3. 计算两张图片的汉明距离

# 计算两张图片的汉明距离
distance = hash1 - hash2

4. 根据汉明距离判断图片相似度

# 根据汉明距离判断图片相似度
if distance == 0:
    print('图片完全相同')
elif 0 < distance <= 5:
    print('图片非常相似')
elif 5 < distance <= 10:
    print('图片相似')
else:
    print('图片不相似')

需要注意的是，这种方法只能判断两张图片的大致相似度，不能精确到具体内容。如果需要更精确的图片相似度判断，可以使用深度学习模型。

相关问题

相似度算法python

在Python中，有多种用于计算文本相似度的算法。其中一种较为常见的算法是simhash算法。simhash算法由Google用于处理海量文本去重。

simhash算法将一个文档转换成一个64位的特征字节，然后通过计算文档特征字之间的汉明距离来判断文档是否重复。一般来说，当两个文档特征字之间的汉明距离小于3时，可以判定两个文档相似。

在Python中，可以使用第三方库simhash来实现simhash算法。可以通过计算两个文本的simhash值，然后计算它们的汉明距离来判断它们的相似度。

下面是一个用Python实现simhash算法计算文本相似度的示例代码：

from simhash import Simhash

def simhash_demo(text_a, text_b):
    """
    求两文本的相似度
    :param text_a:
    :param text_b:
    :return:
    """
    a_simhash = Simhash(text_a)
    b_simhash = Simhash(text_b)
    max_hashbit = max(len(bin(a_simhash.value)), len(bin(b_simhash.value)))
    # 汉明距离
    distince = a_simhash.distance(b_simhash)
    similar = 1 - distince / max_hashbit
    return similar

if __name__ == '__main__':
    text1 = "傲游AI专注于游戏领域,多年的AI技术积淀,一站式提供文本、图片、音/视频内容审核,游戏AI以及数据平台服务"
    text2 = "傲游AI专注于游戏领域,多年的AI技术积淀,二站式提供文本、图片、音 视频内容审核,游戏AI以及数据平台服务"
    text3 = '"傲游AI专注于游戏领域,多年的AI技术积淀,三站式提供文本、图片、音视频内容审核，游戏AI以及数据平台服务"'

    similar = simhash_demo(text1, text2)
    similar2 = simhash_demo(text1, text3)
    similar3 = simhash_demo(text2, text3)

    print(similar)
    print(similar2)
    print(similar3)

以上代码中，通过计算两个文本的simhash值并计算它们的汉明距离，最后得到它们的相似度。可以根据实际需求进行相似度的判断和进一步处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

文本相似度算法 python

在Python中，有多种用于计算文本相似度的算法。其中一种较为常见的算法是simhash算法。simhash算法由Google用于处理海量文本去重。

simhash算法将一个文档转换成一个64位的特征字节，然后通过计算文档特征字之间的汉明距离来判断文档是否重复。一般来说，当两个文档特征字之间的汉明距离小于3时，可以判定两个文档相似。

在Python中，可以使用第三方库simhash来实现simhash算法。可以通过计算两个文本的simhash值，然后计算它们的汉明距离来判断它们的相似度。

下面是一个用Python实现simhash算法计算文本相似度的示例代码：

from simhash import Simhash

def simhash_demo(text_a, text_b):
    """
    求两文本的相似度
    :param text_a:
    :param text_b:
    :return:
    """
    a_simhash = Simhash(text_a)
    b_simhash = Simhash(text_b)
    max_hashbit = max(len(bin(a_simhash.value)), len(bin(b_simhash.value)))
    # 汉明距离
    distince = a_simhash.distance(b_simhash)
    similar = 1 - distince / max_hashbit
    return similar

if __name__ == '__main__':
    text1 = "傲游AI专注于游戏领域,多年的AI技术积淀,一站式提供文本、图片、音/视频内容审核,游戏AI以及数据平台服务"
    text2 = "傲游AI专注于游戏领域,多年的AI技术积淀,二站式提供文本、图片、音 视频内容审核,游戏AI以及数据平台服务"
    text3 = '"傲游AI专注于游戏领域,多年的AI技术积淀,三站式提供文本、图片、音视频内容审核，游戏AI以及数据平台服务"'

    similar = simhash_demo(text1, text2)
    similar2 = simhash_demo(text1, text3)
    similar3 = simhash_demo(text2, text3)

    print(similar)
    print(similar2)
    print(similar3)

以上代码中，通过计算两个文本的simhash值并计算它们的汉明距离，最后得到它们的相似度。可以根据实际需求进行相似度的判断和进一步处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [文本相似度计算——Simhash算法（python实现）](https://blog.csdn.net/Trisyp/article/details/113623966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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