Python图像比较改进的百分比结果

可以使用Python中的imagehash模块来计算两个图像之间的hash值并进行比较。以下是代码示例：

from PIL import Image
import imagehash

# 设置阈值
threshold = 5

# 读取图像文件
image1 = Image.open('image1.jpg')
image2 = Image.open('image2.jpg')

# 将图像hash为64位字符串
hash1 = str(imagehash.average_hash(image1))
hash2 = str(imagehash.average_hash(image2))

# 计算并打印两个图像的hash值之间的距离
distance = imagehash.hex_to_hash(hash1) - imagehash.hex_to_hash(hash2)
print(f"距离：{distance}")

# 将距离转换为相似度
similarity = 1 - (distance / (len(hash1) * 4))
print(f"相似度：{similarity*100}%")

# 比较两个图像是否相似
if distance <= threshold:
    print("两个图像相似！")
else:
    print("两个图像不相似！")

上面的代码使用average_hash函数计算每个图像的64位哈希值，并计算它们之间的距离。 转换距离为相似度，并检查它们是否低于设置的阈值，以确定它们是否相似。 如果两个图像的相似度高于阈值，则它们可以视为相似。