这是我想做的:
我定期用网络摄像头拍照。就像时间流逝一样。然而，如果没有什么真正的改变，也就是说，图片看起来几乎相同，我不想存储最新的快照。
我想有某种方法可以量化这种差异，我必须根据经验确定一个阈值。
我追求的是简单而不是完美。 我用的是python。
当前回答
给出的大多数答案都不涉及照明水平。
在进行比较之前，我首先将图像归一化到标准的光照水平。
其他回答
你可以计算这两个图像的直方图，然后计算Bhattacharyya系数，这是一个非常快速的算法，我已经用它来检测板球视频中的镜头变化(在C中使用openCV)
我认为你可以简单地计算两幅图像亮度之间的欧几里得距离(即平方根(像素对像素的差异平方和))，如果这低于某个经验阈值，就认为它们相等。你最好包装一个C函数。
两种流行且相对简单的方法是:(a)已经提出的欧几里得距离，或(b)标准化互相关。与简单的互相关相比，归一化互相关对光照变化的影响明显更强。维基百科给出了一个标准化互相关的公式。更复杂的方法也存在，但它们需要更多的工作。
使用numpy-like语法，
dist_euclidean = sqrt(sum((i1 - i2)^2)) / i1.size dist_manhattan = sum(abs(i1 - i2)) / i1.size dist_ncc = sum( (i1 - mean(i1)) * (i2 - mean(i2)) ) / ( (i1.size - 1) * stdev(i1) * stdev(i2) )
假设i1和i2为二维灰度图像阵列。
我在工作中遇到了类似的问题，我正在重写我们的图像转换端点，我想检查新版本是否与旧版本产生相同或几乎相同的输出。所以我写了这个:
https://github.com/nicolashahn/diffimg
它对相同大小的图像进行操作，并在每个像素级别上测量每个通道的值的差异:R, G, B(， a)，取这些通道的平均差值，然后对所有像素的差值进行平均，并返回一个比率。
例如，有一张10x10的白色像素的图像，而同一张图像只有一个像素变成了红色，该像素处的差异是1/3或0.33……(RGB 0,0,0 vs 255,0,0)并且在所有其他像素为0。总共100像素，0.33…/100 =一个~0.33%的图像差异。
我相信这将非常适合OP的项目(我意识到这是一个非常老的帖子，但张贴为未来的StackOverflowers谁也想用python比较图像)。
一个简单的解决方案:
将图像编码为jpeg格式，并寻找文件大小的实质性变化。
我曾经用视频缩略图实现过类似的东西，并且取得了很大的成功和可伸缩性。
