■环境
Python 3.6.0
Pycharm 2017.1.3
■库、库的版本
Numpy 1.14.2 (cp36)
OpenCV 3.4.1 (cp36)
下载 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win32.whl
numpy‑1.14.2+mkl‑cp36‑cp36m‑win32.whl
安装 pip install …/opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win32.whl
■参考
https://segmentfault.com/a/1190000004467183
■逻辑
1. 打开图片。
cv2.imread()不能读取路径中包含中文的图片，用“cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)”代替。
2. 修改图片大小，32*32。
3. 转成灰度图。
4. 转换灰度图成浮点型。
5. 获取灰度图的DCT集合。
6. 获取灰度图DCT集合的左上角8*8。
7. 获取灰度图DCT集合的左上角8*8对应的平均值。
8. 获取图片指纹：遍历灰度图左上8*8的所有像素，比平均值大则记录为1，否则记录为0。
9. 对比两张图片的指纹，得到汉明距离。
10. 汉明距离等于0说明两张图片完全一样。
11. 当两张图片的字节数大小一样时才对比。
■缺陷
1.cv2.imread()和cv2.imdecode()都不能读取修改过后缀名的图片，比如从.gif改成.jpg。
import cv2
import numpy as np
import os
import datetime
def get_img_fingerprints(gray_dct_ul64_list, gray_dct_ul64_avg):
"""
获取图片指纹：遍历灰度图左上8*8的所有像素，比平均值大则记录为1，否则记录为0。
:param gray_dct_ul64_list: 灰度图左上8*8的所有像素
:param gray_dct_ul64_avg: 灰度图左上8*8的所有像素平均值
:return: 图片指纹
"""
img_fingerprints = ''
avg = gray_dct_ul64_avg[0]
for i in range(8):
for j in range(8):
if gray_dct_ul64_list[i][j] > avg:
img_fingerprints += '1'
else:
img_fingerprints += '0'
return img_fingerprints
def get_img_gray_bit(img, resize=(32, 32)):
"""
获取图片指纹
:param img: 图片
:param resize: Resize的图片大小
:return: 图片指纹
"""
# 修改图片大小
image_resize = cv2.resize(img, resize, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
# 修改图片成灰度图
image_gray = cv2.cvtColor(image_resize, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 转换灰度图成浮点型
image_gray_f = np.float32(image_gray)
# 获取灰度图的DCT集合
image_gray_dct = cv2.dct(image_gray_f)
# 获取灰度图DCT集合的左上角8*8
# gray_dct_ul64_list = get_gray_dct_ul64_list(image_gray_dct)
gray_dct_ul64_list = image_gray_dct[0:8, 0:8]
# 获取灰度图DCT集合的左上角8*8对应的平均值
# gray_dct_ul64_avg = get_gray_dct_ul64_avg(gray_dct_ul64_list)
gray_dct_ul64_avg = cv2.mean(gray_dct_ul64_list)
# 获取图片指纹
img_fingerprints = get_img_fingerprints(gray_dct_ul64_list, gray_dct_ul64_avg)
return img_fingerprints
def get_mh(img_fingerprints1, img_fingerprints2):
"""
获取汉明距离
:param img_fingerprints1: 比较对象1的指纹
:param img_fingerprints2: 比较对象2的指纹
:return: 汉明距离
"""
hm = 0
for i in range(0, len(img_fingerprints1)):
if img_fingerprints1[i] != img_fingerprints2[i]:
hm += 1
return hm
def is_image_file(file_name):
"""
判断文件是否是图片
:param file_name: 文件名称(包含后缀信息)
:return: 1:图片，0:非图片
"""
ext = (os.path.splitext(file_name)[1]).lower()
if ext == ".jpg" or ext == ".jpeg" or ext == ".bmp" or ext == ".png":
return 1
return 0
def get_all_img_list(root_path):
"""
获取目标文件夹下所有图片路径集合
:param root_path: 目标文件夹
:return: 图片集合
"""
img_list = []
# 获取目标文件夹下所有元组
root = os.walk(root_path)
# 循环元组，获取目标文件夹下所有图片路径集合
for objects in root:
for obj in objects:
if "/" in str(obj):
# 记录文件夹路径
path = str(obj)
elif len(obj) > 0:
# 如果是文件，判断是否是图片。如果是图片则保存进
for file in obj:
if "." in str(file) and is_image_file(file) == 1:
full_path = path + "/" + str(file)
img_list.append(full_path.replace("\\", "/"))
return img_list
def compare_img(root_path):
"""
比较图片 (Main)
:param root_path: 目标文件夹
"""
compared_list = []
# 获取目标文件夹下所有图片路径集合
img_list = get_all_img_list(root_path)
# 遍历目标文件夹下所有图片进行两两比较
for file1 in img_list:
# 已经发现是相同的图片不再比较
if file1 in compared_list:
continue
# im1 = cv2.imread(files1)
im1 = cv2.imdecode(np.fromfile(file1, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
if im1 is None:
continue
im1_size = os.path.getsize(file1)
img_fingerprints1 = get_img_gray_bit(im1)
for file2 in img_list:
if file1 != file2:
# im2 = cv2.imread(files2)
im2 = cv2.imdecode(np.fromfile(file2, dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_UNCHANGED)
if im2 is None:
continue
im2_size = os.path.getsize(file2)
# 如果两张图片字节数大小一样再判断汉明距离
if im1_size == im2_size:
img_fingerprints2 = get_img_gray_bit(im2)
compare_result = get_mh(img_fingerprints1, img_fingerprints2)
# 汉明距离等于0，说明两张图片完全一样
if compare_result == 0:
print("图片相同：" + file1 + "::::::" + file2)
compared_list.append(file1)
compared_list.append(file2)
start_time = datetime.datetime.now()
start_time = start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("start time: " + start_time)
compare_img("C:/Users/x230/Desktop/test")
end_time = datetime.datetime.now()
end_time = end_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("end time: " + end_time)
d1 = datetime.datetime.strptime(start_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
d2 = datetime.datetime.strptime(end_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print("耗时: " + str((d2 - d1).seconds))
