Python列表删除重复元素与图像相似度判断及删除实例代码

下面是针对“Python列表删除重复元素与图像相似度判断及删除实例代码”的完整攻略：

Part 1：Python列表删除重复元素

1. 首先，需要知道Python中的一种数据结构——set（集合），它是一个无序且不重复的元素序列，可以用于关键字查找和去重等。

2. 要删除列表中的重复元素，最简单的方法就是将列表转换成集合，再将集合转回列表即可。代码如下：

a = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4]
a = list(set(a))
print(a)

1. 输出结果为：[1, 2, 3, 4]

Part 2：图像相似度判断及删除实例代码

1. 首先，需要安装Pillow库来处理图像相关操作，可以使用pip进行安装。安装代码如下：

pip install Pillow

1. 下面是判断两张图片相似度的示例代码：

from PIL import Image
import math

def calculate(image1, image2):
    # 读取图片像素数据
    pixels1 = image1.load()
    pixels2 = image2.load()

    assert image1.size == image2.size, "两张图片尺寸不一致"
    assert image1.mode == image2.mode, "两张图片格式不一致"

    # 初始化相似度
    similarity = 0

    # 计算像素点差值的平方和
    for i in range(image1.size[0]):
        for j in range(image1.size[1]):
            R1, G1, B1 = pixels1[i, j]
            R2, G2, B2 = pixels2[i, j]
            rmean = (R1 + R2) / 2
            r = R1 - R2
            g = G1 - G2
            b = B1 - B2
            similarity += ((2 + rmean / 256) * r ** 2 + 4 * g ** 2 + (2 + (255 - rmean) / 256) * b ** 2) / 3

    # 计算相似度
    similarity /= image1.size[0] * image1.size[1]

    return similarity

# 打开两张图片
img1 = Image.open('image1.png')
img2 = Image.open('image2.png')

# 计算相似度
similarity = calculate(img1, img2)

print('相似度为：{}'.format(similarity))

代码中我们首先定义一个计算相似度的函数，该函数接受两个Image对象作为参数，返回两张图片的相似度。接着我们将需要对比的两张图片分别读取，并传递给calculate函数进行相似度计算。

1. 如果要删除一张图片与多张图片相似度超过一定阈值的所有图片，可以使用以下代码：

import os

# 图片文件夹路径
dir_path = 'images/'

# 相似度阈值
threshold = 100

# 遍历所有图片
for file in os.listdir(dir_path):
    # 如果是图片就进行处理
    if file.endswith('.png') or file.endswith('.jpg'):
        # 打开需要判断的图片
        img = Image.open(os.path.join(dir_path, file))
        # 计算相似度
        similarity = calculate(img1, img)
        # 如果相似度超过阈值，则删除该图片
        if similarity > threshold:
            os.remove(os.path.join(dir_path, file))
            print('已删除图片：{}'.format(os.path.join(dir_path, file)))

代码中我们首先定义了一个文件夹路径和相似度阈值。然后遍历文件夹下的所有图片，如果是图片就打开并计算其与目标图片的相似度，如果相似度超过阈值，则删除该图片。

以上就是关于“Python列表删除重复元素与图像相似度判断及删除实例代码”的完整攻略。