python计算图片的相似度

这里需要用到PIL，如果没有安装PIL，需要先pip install pillow

计算方法

一、将图片缩放为10×10（缩放比例因图片大小而异）
二、读取每一点灰度化后的像素
三、计算每一行的像素平均值
四、生成特征序列。 把每一点的像素与所在行的像素平均值作比较，如果大于像素平均值，则特征序列+‘1’，反之+‘0’。最后得到的特征序列是由1和0组成的字符串(如：11001101101111001)。
五、对比两张图片的特征序列，相同的位数越多，图片相似度越高。我们可以把相似度定义为：相似度 = 特征序列相同的位数➗特征序列长度

完整代码

from PIL import Image

def hash_img(img):#计算图片的特征序列
    a=[]#存储图片的像素
    hash_img=''#特征序列
    width,height=10,10#图片缩放大小
    img=img.resize((width,height))#图片缩放为width×height
    for y in range(img.height):
        b=[]
        for x in range