使用Python / PIL比较（类似）图像

Question

我正在尝试使用Python 2.6和PIL计算两个图像的相似度 （读取： Levenshtein距离 ）。

我计划用python-levenshtein库进行快速比较。

主要问题：

比较图像的好策略是什么？ 我的想法是这样的：

• 转换为RGB（透明 - >白色）（或者转换为单色？）
• 将较小的一个放大到较大的一个
• 将每个通道（=唯一通道，如果转换为单色）转换为序列（项值=像素的颜色值）
• 计算两个序列之间的Levenshtein距离

当然，这不会处理镜像图像，裁剪图像等情况。但是对于基本比较，这应该是有用的。

在某处记录了更好的策略吗？

编辑： Aaron H对速度问题是正确的。 对于大于几百乘几百像素的图像，计算Levelshtein需要永远。 但是，在我的示例中缩小到100x100和200x200之后的结果之间的差异小于1％，因此将最大图像大小设置为~100px左右可能是明智的...

编辑：感谢PreludeAndFugue，这个问题就是我想要的。

顺便说一句，Levenshtein的距离似乎可以优化，但它给了我一些非常糟糕的结果，也许是因为背景中有很多冗余元素。 要看一些其他算法。

EIDT：均方根偏差和峰值信噪比似乎是另外两个选项，不是很难实现，看起来不是很昂贵。 但是，似乎我需要某种上下文分析来识别形状等。

无论如何，感谢所有的链接，并指出朝向NumPy / SciPy的方向。

Answer 1

看看imgSeek ：

imgSeek是一个免费的开源视觉相似性项目的集合。 查询（您要查找的图像）可以表示为用户绘制的粗略草图，也可以表示为您提供的其他图像（或集合中的图像）。 搜索算法利用查询和数据库图像的多分辨率小波分解。

Answer 2

您可以查看stsci库，它用于比较和分析图像。 它应该给你你想要的东西，但可能有点矫枉过正。

如果你想保持简单，你可以先减少颜色和分辨率，然后计算距离。