python 图片搜索

本文介绍了一种图片Hash值的计算方法,并提供了一个Python脚本来实现图片Hash值的计算及相似度比较。该脚本可以批量处理指定文件夹内的多种格式图片,包括常见的JPEG、GIF和PNG等。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: cp936 -*-

import glob
import os
import sys

from PIL import Image

EXTS = 'jpg', 'jpeg', 'JPG', 'JPEG', 'gif', 'GIF', 'png', 'PNG'
file_object = open('ͼƬHashֵ.txt', 'w')
def avhash(im):
    if not isinstance(im, Image.Image):
        im = Image.open(im)
    im = im.resize((8, 8), Image.ANTIALIAS).convert('L')
    avg = reduce(lambda x, y: x + y, im.getdata()) / 64.
    return reduce(lambda x, (y, z): x | (z << y),
                  enumerate(map(lambda i: 0 if i < avg else 1, im.getdata())),
                  0)

def hamming(h1, h2):
    h, d = 0, h1 ^ h2
    while d:
        h += 1
        d &= d - 1
    return h

if __name__ == '__main__':
        #im, wd = sys.argv[1], '.' if len(sys.argv) < 3 else sys.argv[2]
        im = r'psu (1).jpg'
        wd = r'C:\tupian_ku'
        h = avhash(im)

        os.chdir(wd)
        images = []
        for ext in EXTS:
            images.extend(glob.glob('*.%s' % ext))

        seq = []
        prog = int(len(images) > 50 and sys.stdout.isatty())
        for f in images:
            seq.append((f, hamming(avhash(f), h)))
            if prog:
                perc = 100. * prog / len(images)
                x = int(2 * perc / 5)
                print '\rCalculating... [' + '#' * x + ' ' * (40 - x) + ']',
                print '%.2f%%' % perc, '(%d/%d)' % (prog, len(images)),
                sys.stdout.flush()
                prog += 1

        if prog: print
        for f, ham in sorted(seq, key=lambda i: i[1]):
            print "%d\t%s" % (ham, f)
            file_object.write("%d\t%s\n" % (ham, f))
file_object.close( )






                
以下是使用Python实现基于感知哈希算法的图像搜索的步骤: 1. 安装必要的库:Pillow和imagehash。可以使用以下命令进行安装: ```shell pip install Pillow pip install imagehash ``` 2. 加载图像库中的所有图像,并计算它们的感知哈希值。可以使用以下代码: ```python from PIL import Image import imagehash import os def load_images_from_folder(folder): images = [] for filename in os.listdir(folder): if filename.endswith('.jpg'): img = Image.open(os.path.join(folder, filename)) hash = imagehash.phash(img) images.append((filename, hash)) return images image_database = load_images_from_folder('image_folder') ``` 3. 加载输入图像,并计算它的感知哈希值。可以使用以下代码: ```python input_image = Image.open('input_image.jpg') input_hash = imagehash.phash(input_image) ``` 4. 计算输入图像与图像库中所有图像的哈希值之间的差异,并将它们按照差异值排序。可以使用以下代码: ```python def hamming_distance(s1, s2): return sum([1 for i in range(len(s1)) if s1[i] != s2[i]]) def get_similar_images(input_hash, image_database): similar_images = [] for image in image_database: filename, hash = image distance = hamming_distance(str(input_hash), str(hash)) similar_images.append((filename, distance)) similar_images.sort(key=lambda x: x[1]) return similar_images similar_images = get_similar_images(input_hash, image_database) ``` 5. 输出与输入图像相似的图像。可以使用以下代码: ```python for image in similar_images: print(image[0]) ```
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