怎么在python中使用opencv对目录中的图片去重

怎么在python中使用opencv对目录中的图片去重？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

版本：

平台：ubuntu 14 / I5 / 4G内存

python版本：python2.7

opencv版本：2.13.4

依赖：

如果系统没有python，则需要进行安装

sudo apt-get install python

sudo apt-get install python-dev

sudo apt-get install python-pip

sudo pip install numpy mathplotlib

sudo apt-get install libcv-dev

sudo apt-get install python-opencv

使用感知哈希算法进行图片去重

原理：对每个文件进行遍历所有进行去重，因此图片越多速度越慢，但是可以节省手动操作

感知哈希原理：

1、需要比较的图片都缩放成8*8大小的灰度图

2、获得每个图片每个像素与平均值的比较，得到指纹

3、根据指纹计算汉明距离

5、如果得出的不同的元素小于5则为相同（相似？）的图片

#!/usr/bin/python
#-*-coding:UTF-8-*-

importcv2
importnumpyasnp
importos,sys,types

defcmpandremove2(path):
dirs=os.listdir(path)
dirs.sort()
iflen(dirs)<=0:
return
dict={}
foriindirs:
prepath=path+"/"+i
preimg=cv2.imread(prepath)
iftype(preimg)istypes.NoneType:
continue
preresize=cv2.resize(preimg,(8,8))
pregray=cv2.cvtColor(preresize,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
premean=cv2.mean(pregray)[0]
prearr=np.array(pregray.data)
forjinrange(0,len(prearr)):
ifprearr[j]>=premean:
prearr[j]=1
else:
prearr[j]=0
print"get",prepath
dict[i]=prearr
dictkeys=dict.keys()
dictkeys.sort()
index=0
whileTrue:
ifindex>=len(dictkeys):
break
curkey=dictkeys[index]
dellist=[]
printcurkey
index2=index
whileTrue:
ifindex2>=len(dictkeys):
break
j=dictkeys[index2]
ifcurkey==j:
index2=index2+1
continue
arr1=dict[curkey]
arr2=dict[j]
diff=0
forkinrange(0,len(arr2)):
ifarr1[k]!=arr2[k]:
diff=diff+1
ifdiff<=5:
dellist.append(j)
index2=index2+1
iflen(dellist)>0:
forjindellist:
file=path+"/"+j
print"remove",file
os.remove(file)
dict.pop(j)
dictkeys=dict.keys()
dictkeys.sort()
index=index+1

defcmpandremove(path):
index=0
flag=0
dirs=os.listdir(path)
dirs.sort()
iflen(dirs)<=0:
return0
whileTrue:
ifindex>=len(dirs):
break
prepath=path+dirs[index]
printprepath
index2=0
preimg=cv2.imread(prepath)
iftype(preimg)istypes.NoneType:
index=index+1
continue
preresize=cv2.resize(preimg,(8,8))
pregray=cv2.cvtColor(preresize,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
premean=cv2.mean(pregray)[0]
prearr=np.array(pregray.data)
foriinrange(0,len(prearr)):
ifprearr[i]>=premean:
prearr[i]=1
else:
prearr[i]=0
removepath=[]
whileTrue:
ifindex2>=len(dirs):
break
ifindex2!=index:
curpath=path+dirs[index2]
#printcurpath
curimg=cv2.imread(curpath)
iftype(curimg)istypes.NoneType:
index2=index2+1
continue
curresize=cv2.resize(curimg,(8,8))
curgray=cv2.cvtColor(curresize,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
curmean=cv2.mean(curgray)[0]
curarr=np.array(curgray.data)
foriinrange(0,len(curarr)):
ifcurarr[i]>=curmean:
curarr[i]=1
else:
curarr[i]=0
diff=0
foriinrange(0,len(curarr)):
ifcurarr[i]!=prearr[i]:
diff=diff+1
ifdiff<=5:
print'thesame'
removepath.append(curpath)
flag=1
index2=index2+1
index=index+1
iflen(removepath)>0:
forfileinremovepath:
print"remove",file
os.remove(file)
dirs=os.listdir(path)
dirs.sort()
iflen(dirs)<=0:
return0
#index=0
returnflag

defmain(argv):
iflen(argv)<=1:
print"commanderror"
return-1
ifos.path.exists(argv[1])isFalse:
return-1
path=argv[1]
'''
whileTrue:
ifcmpandremove(path)==0:
break
'''
cmpandremove(path)
return0

if__name__=='__main__':
main(sys.argv)

为了节省操作，遍历所有目录，把想要去重的目录遍历一遍

#!/bin/bash
indir=$1
addcount=0
functionintest()
{

forfilein$1/*
do
echo$file
iftest-d$file
then
~/similar.py$file/
intest$file
fi
done
}

intest$indir

关于怎么在python中使用opencv对目录中的图片去重问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注恰卡编程网行业资讯频道了解更多相关知识。