下面是我写的一个函数，它以2个图像(文件路径)作为参数，并返回两个图像“像素”组件之间的平均差值。这对我确定视觉上“相等”的图像(当它们不==相等时)非常有效。

(我发现8个是判断图像本质上是否相同的一个很好的限制。)

(如果不添加预处理，图像必须具有相同的尺寸。)

from PIL import Image

def imagesDifference( imageA, imageB ):
    A = list(Image.open(imageA, r'r').convert(r'RGB').getdata())
    B = list(Image.open(imageB, r'r').convert(r'RGB').getdata())
    if (len(A) != len(B)): return -1
    diff = []
    for i in range(0, len(A)):
        diff += [abs(A[i][0] - B[i][0]), abs(A[i][1] - B[i][1]), abs(A[i][2] - B[i][2])]
    return (sum(diff) / len(diff))

您可以使用PIL中的函数来比较两个图像。

import Image
import ImageChops

im1 = Image.open("splash.png")
im2 = Image.open("splash2.png")

diff = ImageChops.difference(im2, im1)

diff对象是一幅图像，其中每个像素都是第二幅图像中该像素的颜色值与第一张图像相减的结果。使用差异图像你可以做几件事。最简单的是diff.getbbox()函数。它会告诉你包含两幅图像之间所有变化的最小矩形。

您也可以使用来自PIL的函数实现这里提到的其他东西的近似。

推土机的距离可能正是你所需要的。 不过，要实时实现它可能有点重。

下面是我写的一个函数，它以2个图像(文件路径)作为参数，并返回两个图像“像素”组件之间的平均差值。这对我确定视觉上“相等”的图像(当它们不==相等时)非常有效。

(我发现8个是判断图像本质上是否相同的一个很好的限制。)

(如果不添加预处理，图像必须具有相同的尺寸。)

from PIL import Image

def imagesDifference( imageA, imageB ):
    A = list(Image.open(imageA, r'r').convert(r'RGB').getdata())
    B = list(Image.open(imageB, r'r').convert(r'RGB').getdata())
    if (len(A) != len(B)): return -1
    diff = []
    for i in range(0, len(A)):
        diff += [abs(A[i][0] - B[i][0]), abs(A[i][1] - B[i][1]), abs(A[i][2] - B[i][2])]
    return (sum(diff) / len(diff))

I have been having a lot of luck with jpg images taken with the same camera on a tripod by (1) simplifying greatly (like going from 3000 pixels wide to 100 pixels wide or even fewer) (2) flattening each jpg array into a single vector (3) pairwise correlating sequential images with a simple correlate algorithm to get correlation coefficient (4) squaring correlation coefficient to get r-square (i.e fraction of variability in one image explained by variation in the next) (5) generally in my application if r-square < 0.9, I say the two images are different and something happened in between.

这是强大的和快速的在我的实现(Mathematica 7)

这是值得玩转的部分，你感兴趣的图像，并通过裁剪所有的图像到那个小区域，否则一个远离相机但重要的变化将被错过。

我不知道如何使用Python，但我确信它也有相关性，不是吗?

我也遇到了同样的问题，写了一个简单的python模块，使用pillow的ImageChops来比较两个相同大小的图像，创建一个黑白差异图像，并总结直方图值。

你可以直接得到这个分数，也可以得到一个百分比值，与完整的黑白差异进行比较。

它还包含一个简单的is_equal函数，可以在图像传递为相等的情况下(并包括)提供一个模糊阈值。

这种方法不是很详细，但可能对其他正在与相同问题斗争的人有用。

https://pypi.python.org/pypi/imgcompare/