两种算法的实现方式，基本类似
第一种：ssim 算法
导入包
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
第二种：psnr 算法
导入包
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr
注意：
1、两张照片大小必须一样，如：尺寸1980*1080大小
2、通道数量必须一样，也就是彩色图必须与彩色图像，灰色必须是灰色图像（这样更精确）
查看通道数的方法，
3、数组维度必须一样，图片用代码表示，其实就是一个多维数组
图片的np矩阵，一般cv2读取图片的能用使用这个属性
print(img.shape)
==> (图片x轴的长度(第一位数组的个数)，图片y轴的长度(二维数组的个数)，通道数)
彩色和灰色的区别：
彩色为3维数组
灰色为2维数组
通道数：
单通道，为灰度图
双通道，有，但是我也不太了解，大家如果有兴趣的话，可以自行百度以下
三通道，为彩色图，（R，G，B）
四通道，在三通道上加了一个透明度，（R，G，B，A），A表示透明度，一般叫做alpha通道
下面是代码部分
import os
import sys
import cv2
from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio as psnr
获取文件夹下的所有子文件夹名称
def ImageAllPath(pathFile):
ImagePath_list = os.listdir(pathFile)
print(len(ImagePath_list))
return ImagePath_list
进行图片相似度比对
def ImageFor():
# 图片文件夹
pathFile = r"你图片文件夹绝对路径"
ImagePath_list = ImageAllPath(pathFile)
print(ImagePath_list)
for index in range(len(ImagePath_list)-1):
print(pathFile+'\\'+ImagePath_list[index])
path =pathFile+'\\'+ImagePath_list[index]
# 判断照片是否存在
if os.path.exists(path):
# 读取第一张照片
img1 = cv2.imread(path)
img1_gray=cv2.resize(img1,(1920,1080))
# 读取第二张照片
path = pathFile+ '\\' + ImagePath_list[index+1]
img2 = cv2.imread(path)
print("img2:"+path)
# img2_gray = cv2.cvtColor(img2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img2_gray = cv2.resize(img2, (1920,1080))
"""" 第一种算法对比 """
# 可视化展示照片
# cv2.imshow("img1_gray",img1_gray)
# cv2.imshow("img2_gray", img2_gray)
# cv2.moveWindow("img1_gray",0,0)
# cv2.moveWindow("img2_gray", img1_gray.shape[0], 0)
# # 进行算法比对
# ss = ssim(img1_gray,img2_gray)
# if ss > 0.7:
# print("相似")
# else:
# print("不相似")
""" 第二种算法对比 """
img1_gray1=img1_gray[208:1060,455:1000]
img2_gray2 = img2_gray[208:1060,455:1000]
ss1 = psnr(img1_gray1, img2_gray2)
cv2.imshow("img1_gray1", img1_gray1)
cv2.imshow("img2_gray2", img2_gray2)
cv2.moveWindow("img1_gray1", 300, 0)
cv2.moveWindow("img2_gray2", img1_gray1.shape[0], 0)
# 相似图如果大于16 进行删除
if ss1 >16 :
# 删除图片
os.remove(path)
print(ss1)
# 停留1毫秒
cv2.waitKey(1)
if __name__ == '__main__':
ImageFor()
佩奇也是才刚刚开始学习opencv，如果有讲的不对的地方，请在评论区评论，佩奇收到后会及时更新，以免误导他人。
祝我们一起进步，加油！！
Original: https://blog.csdn.net/m0_65833575/article/details/126162412
Author: 源源佩奇
Title: python Opencv对重复图片或者类似图片进行删除
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