使用 Python 脚本实现图片相似度匹配

随着相机像素越来越大，图片体积也变大了。在图片处理中，较大的文件体积会影响性能，因此杜老师会先生成缩略图，筛选完成后再通过 Python 脚本实现图片相似度匹配。这里是一个简单的示例，供需要的小伙伴们参考。

脚本说明

以下是个基于 Python 的脚本，使用 PIL 以及 imagehash 库来实现。

遍历目录 A 中所有图片。

在目录 B 中查找相似的图片「通过感知哈希算法判断」

如找到匹配项，则将图片复制到目录 C，并以目录 A 图片的名字命名。

脚本代码

在运行脚本前，需安装所需的 Python 库：

1	pip install pillow imagehash

将 dir_a, dir_b 和 dir_c 替换为实际路径；threshold 控制图像相似度阈值，可以根据需要调整；支持多种常见格式图片文件；使用 imagehash.phash 进行感知哈希的比较，适合用于识别视觉上接近的图片：

import os
import shutil
from PIL import Image
import imagehash

# 定义目录路径
dir_a = 'path/to/dirA'
dir_b = 'path/to/dirB'
dir_c = 'path/to/dirC'

# 设置相似度阈值（越小越严格）
threshold = 5

# 获取图片的感知哈希值
def get_image_hash(filepath):
    try:
        return imagehash.phash(Image.open(filepath))
    except Exception as e:
        print(f"无法处理文件 {filepath}: {e}")
        return None

# 判断两个哈希值是否相似
def is_similar(hash1, hash2):
    return hash1 - hash2 <= threshold

# 确保目标目录存在
os.makedirs(dir_c, exist_ok=True)

# 遍历目录 A
for filename in os.listdir(dir_a):
    file_a_path = os.path.join(dir_a, filename)
    
    # 检查是否为图片
    if not filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp')):
        continue
    
    hash_a = get_image_hash(file_a_path)
    if hash_a is None:
        continue

    # 遍历目录 B 寻找相似图片
    for b_filename in os.listdir(dir_b):
        file_b_path = os.path.join(dir_b, b_filename)
        
        # 检查是否为图片
        if not b_filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.gif', '.bmp')):
            continue
        
        hash_b = get_image_hash(file_b_path)
        if hash_b is None:
            continue

        if is_similar(hash_a, hash_b):
            # 构建目标路径
            file_c_path = os.path.join(dir_c, filename)
            # 复制并重命名文件
            shutil.copy(file_b_path, file_c_path)
            print(f"已找到匹配: {filename} -> {b_filename}, 已复制到 {file_c_path}")