OpenCV使用直方图对比查找相同图片

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#opencv #人工智能 #计算机视觉

于 2019-05-23 16:04:38 首次发布

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本文介绍了如何利用OpenCV进行直方图对比来查找相似图片。在《OpenCV系列教程》和《深度学习-如何提高数据集质量》的基础上，通过FindSimilarPicsMultithreading.py代码实现，该代码能够处理像素分布并生成查找结果的网页展示。尽管图片大小和分辨率可能略有不同，但内容是相同的。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

《OpenCV系列教程》
《深度学习-如何提高数据集质量》
代码位置：FindSimilarPicsMultithreading.py
经过上面的多篇博文对图片资源的整理，终于可以运行到这一部分了，这个是对像素分布进行对比，Demo运行成果后会把查找结果以网页的形式展现出来。
在这里插入图片描述

$file 0fab5c6288a6c43560c8b0a71fc632cb.jpeg d2aa75db5503af7bd7eb522919a26161.jpeg 
0fab5c6288a6c43560c8b0a71fc632cb.jpeg: JPEG image data, JFIF standard 1.01, aspect ratio, density 1x1, segment length 16, baseline, precision 8, 1024x639, frames 3
d2aa75db5503af7bd7eb522919a26161.jpeg: JPEG image data, baseline, precision 8, 1024x639, frames 3

$ll 0fab5c6288a6c43560c8b0a71fc632cb.jpeg d2aa75db5503af7bd7eb522919a26161.jpeg 
-rw-rw-r-- 1 king king 255617 5月  23 15:44 0fab5c6288a6c43560c8b0a71fc632cb.jpeg
-rw-rw-r-- 1 king king 255599 5月  23 15:44 d2aa75db5503af7bd7eb522919a26161.jpeg

从基础信息里可以看到，大小相差很小，分别率也是相同的。但这两张图片显示的内容是一个内容。

代码如下：

import cv2
import os

DirList = [
     '/home/king/PycharmProjects/nsfw_data_scrapper/raw_data/drawings',
    # '/home/king/PycharmProjects/nsfw_data_scrapper/raw_data/hentai',
    # '/home/king/PycharmProjects/nsfw_data_scrapper/raw_data/neutral',
    # '/home/king/PycharmProjects/nsfw_data_scrapper/raw_data/porn',
    #  '/home/king/PycharmProjects/nsfw_data_scrapper/raw_data/sexy'
]

m = dict()
html_start = '<html>\n' \
             '<style>\n' \
             'img{\n' \
             'width: 200px;\n' \
             'height: auto;\n' \
             '}\n' \
             '</style>\n\n' \
             '<body>\n\n'

html_end = '</body>\n' \
           '</html>\n'

div_string = '<div>\n' \
             '<img src="%s" />\n' \
             '<img src="%s" />\n' \
             '</div>\n\n'

html = open('/home/king/Desktop/a.html', 'w')
html.write(html_start)

same = 0
num = 0
for path in DirList:
    for filename in os.listdir(path):
        fullName = os.path.join(path, filename)
        if os.path.isfile(fullName):
            im = cv2.imread(fullName, 0)
            m[fullName] = cv2.calcHist([im], [0], None, [256], [0, 256])
            num = num + 1
            if num % 500 == 0:
                print(num)

print('to compareHist')
keyList = list(m.keys())
for i in range(len(keyList)):
    for j in range(i + 1, len(keyList)):
        cmp = cv2.compareHist(m[keyList[i]], m[keyList[j]], cv2.HISTCMP_CHISQR_ALT)
        score = cmp * 100
        #print(score)
        if score < 1:
            html.write(div_string % (keyList[i], keyList[j]))
            print(keyList[i], keyList[j])

html.write(html_end)
html.close()