图片比较

一、逐像素比较

即比较每个像素的差异值，可选择平均绝对值误差（MAE）、均方误差（MSE)、均方根误差（RMSE）或归一化均方根误差（NRMSE）来度量。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_37143678/article/details/103529831

二、直方图比较

直方图比较的原理是，将所要比较的两幅图片的直方图数据，然后再将直方图数据归一化之后方便比较，最终得到一个相似指数，通过设定相似指数的边界，我们可以得到是否是同一张图片。
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94081111

三、PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 峰值信噪比

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50757421

四、SSIM (Structural SIMilarity) 结构相似性

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50757421

import cv2
from skimage.measure import compare_ssim as ssim


def image_compare(origin_image,target_image):
    image1 = cv2.imread(origin_image)
    image2 = cv2.imread(target_image)
    gray1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    (score, diff) = ssim(gray1, gray2, full=True)
    print(target_image.split('/')[-1],"SSIM: {}".format(score))
    return score

参考资料

https://blog.csdn.net/weixin_37143678/article/details/103529831
https://zhuanlan.zhihu.com/p/50757421
https://zhuanlan.zhihu.com/p/94081111