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python 图片分析,Python导入图片

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一个用pythonK，diff_save_location的值聚类识别图片主色的程序):对比图片，如果有差异，会生成不同的图片@参数1: path_one:第一张图片的路径@参数2: path_two:第二张图片的路径@参数3: diff_save_location:不同图片的保存路径image _ one image 。打开(路径_一)图像_两个图像，OpenUse 。

1、OpenCVPython系列教程4-OpenCV图像处理(上学习目标:OpenCV中有150多种颜色空间转换的方法，这里只讨论两种:HSV的色相范围为，饱和度范围为 ， 取值范围为 。不同的软件使用不同的尺度 。如果您想将OpenCV值与它们进行比较，您需要将这些范围标准化 。HSV和HLV解释运行结果:这个程序的作用是检测蓝色目标，同样，它也可以检测其他颜色目标的结果中的一定噪声，这将在后面的章节中去除 。这是目标跟踪中最简单的方法 。
【python 图片分析,Python导入图片】
0在某些情况下，我们需要检测图片之间的相似性 ， 做我们需要做的事情:删除相同的图片，标记为盗版等 。如何判断是同一张图？最简单的方法是使用加密哈希(如MD5、SHA1)来确定 。但是局限性非常大 。比如一个txt文件的MD5值就是根据这个txt的二进制数据计算出来的 。如果是这个txt文档的完整副本，它们的MD5值是完全一样的 。但是一旦副本的内容发生改变，哪怕只是副本的缩进格式，它的MD5也会有很大的不同 。

那么如何判断一张PS图片与另一张图片是否本质相同呢？一个相对简单易用的解决方案是采用PerceptualHashAlgorithm 。感知哈希算法是一类算法的统称，包括aHash、pHash和dHash 。顾名思义 ， 感知哈希并不是严格意义上的哈希值计算 ， 而是更相对的方式，因为“相似度”是一个相对的判断 。

0你需要使用PythonImagingLibrary 。下一代是python2.x的代码:fromitertoolsimportizportimage1 image . open(image1.jpg)i2image . open(image2.jpg)assertie 1 . mode I2 . mode、differentkindsoffimages . assertie 1 . sizi 2 . size、
I2 . get data())iflen(i1 . get bands())1:# forgrayscalejpegsdifsum(ABS(p1p 2)for P1，p2inpairs)else:dif sum(ABS(C1 C2)for P1，p2inpairsforc1，c2inzip(p1，P2)) ncomponentsi 1 .sizefromportimagefrompilimportimagechopsdefcompare _ images(path _ one ， path _ two，diff _ save _ location):比较图片 ， 如有差异，将生成不同的图片@参数1: path_one:第一张图片的路径@参数2: path_two:第二张图片的路径@参数3: diff_save_location:不同图片的保存路径image _ one image . open(path _ one)image _ two image . open > 13 。

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