python OpenCV计算图片相似度的5种算法

Python OpenCV是一种非常流行的图像处理和计算机视觉库。在计算机视觉领域，图片相似度计算是一个非常常见且重要的任务。本文将讲解Python OpenCV库中5种常用的图片相似度计算算法，并提供相应的代码示例。

1. 使用均方误差（MSE）

均方误差是计算两个图像之间像素差异的一种常见方法。计算公式如下：

MSE = 1/N * sum((I1[i]-I2[i])^2)

其中，N为像素的数量，I1和I2分别是待比较图片的像素值。

实现代码如下：

import cv2
import numpy as np

def mse(image1, image2):
    err = np.sum((image1.astype("float") - image2.astype("float")) ** 2)
    err /= float(image1.shape[0] * image1.shape[1])
    return err

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

print(mse(img1, img2))

2. 使用结构相似性度量（SSIM）

结构相似性度量是一种计算两个图像相似度的指标，它考虑了三个方面的差异：亮度、对比度和结构（即同一图像中不同位置处的像素值差异度）。SSIM值越大，图像越相似。计算公式如下：

SSIM(x, y) = (2 * mean(x) * mean(y) + c1) * (2 * cov(x, y) + c2) / ((mean(x) ** 2 + mean(y) ** 2 + c1) * (var(x) + var(y) + c2))

其中，x和y分别是待比较的两个图像，mean是平均值，cov是协方差，var是方差，c1和c2是常数，其值默认为(0.01 * L) ** 2和(0.03 * L) ** 2，其中L是像素的最大值。

实现代码如下：

import cv2

def ssim(image1, image2):
    ssim_value = cv2.SSIM(image1, image2)
    return ssim_value

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

print(ssim(img1, img2))

3. 使用归一化交叉相关（NCC）

归一化交叉相关是另一种计算两个图像相似度的指标。该指标计算每个像素对应的相似度，并对结果进行归一化。NCC的公式如下：

NCC(x, y) = sum((x(i) - mean(x)) * (y(i) - mean(y))) / sqrt(sum(x(i) - mean(x))^2 * sum(y(i) - mean(y))^2)

其中，x和y分别是两幅图像，mean是各自的均值，i是像素的坐标。

实现代码如下：

import cv2
import numpy as np

def ncc(image1, image2):
    mean1 = np.mean(image1)
    mean2 = np.mean(image2)
    cov = np.sum((image1 - mean1) * (image2 - mean2))
    sd1 = np.sum((image1 - mean1) ** 2)
    sd2 = np.sum((image2 - mean2) ** 2)
    return cov / np.sqrt(sd1 * sd2)

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

print(ncc(img1, img2))

4. 使用汉明窗口（Hamming distance）

汉明距离是一种常见的比较两个二进制字符串之间的相似程度的指标。在图片匹配中，可以将图片转换为二进制字符串并计算汉明距离。距离越小，两幅图像越相似。Python OpenCV提供了cv2.TM_CCOEFF_NORMED算法来计算图片的匹配程度，可以用Hamming distance来比较相似度。实现代码如下：

import cv2
import numpy as np

def hamming_distance(image1, image2):
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    sift1 = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    keypoints_1, descriptors_1 = sift1.detectAndCompute(gray1,None)
    sift2 = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
    keypoints_2, descriptors_2 = sift2.detectAndCompute(gray2,None)
    bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_L2,crossCheck = True)
    matches = bf.match(descriptors_1,descriptors_2)
    distance = 0
    for match in matches:
        distance += match.distance
    return distance / len(matches)

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

print(hamming_distance(img1, img2))

5. 使用感知哈希算法（Perceptual Hash）

感知哈希算法是一种将图片转换为哈希码的算法，其中哈希码可用于比较两张图片是否相似。使用感知哈希算法可以快速计算两张图片间的相似度，并快速定位图片库中与查询图片最为相似的图片。实现代码如下：

import cv2
import imagehash

def perceptual_hash(image1, image2):
    hash1 = imagehash.average_hash(Image.fromarray(cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2RGB)))
    hash2 = imagehash.average_hash(Image.fromarray(cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2RGB)))
    return abs(hash1 - hash2)

img1 = cv2.imread('image1.jpg')
img2 = cv2.imread('image2.jpg')

print(perceptual_hash(img1, img2))

以上就是Python OpenCV计算图片相似度的五种算法，通过对比以上5种算法的使用，不难发现不同算法适用于不同的应用场景。因此在具体应用时，需要根据实际情况选择适合的图片相似度计算方法。