用AI模型实现两种图像是否相同的验证

Question

希望使用python、pytorch等AI算法模型来验证，前后两张图像是否完全一样

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了验证两张图像是否完全相同，我们可以采用一种简单的方法：计算两幅图像的哈希值。哈希函数可以将任何长度的数据映射为固定长度的输出，且相同的输入总是产生相同的输出。在本例中，我们将使用Perceptual Hashing（pHash）方法，它是一种用于比较图片相似性的算法，特别适合于检测图片是否经过旋转、缩放或压缩。

首先，确保已经安装了必要的库：

pip install imagehash

接下来，我们编写一个Python函数，使用PyTorch加载图像并计算其pHash值，然后比较这两个值以确定图片是否相同。

import numpy as np
from PIL import Image
from imagehash import phash, dhash, avg_hash

def compare_images(image_path_1, image_path_2, hash_function=phash):
    # 加载图像
    img_1 = Image.open(image_path_1)
    img_2 = Image.open(image_path_2)

    # 调整图像大小为8x8像素，以便计算pHash
    img_1 = img_1.resize((8, 8))
    img_2 = img_2.resize((8, 8))

    # 计算哈希值
    hash_1 = hash_function(img_1)
    hash_2 = hash_function(img_2)

    # 比较哈希值
    return np.array_equal(hash_1, hash_2)

# 使用函数比较两个图像文件
are_identical = compare_images('image1.jpg', 'image2.jpg')
print("Images are identical:", are_identical)

这个函数接受两个图像路径作为参数，并使用phash作为默认的哈希函数。如果你想要尝试其他类型的哈希（例如dHash或avgHash），只需更改hash_function参数即可。函数返回一个布尔值，表示两张图像是否完全相同。

注意，这种方法对于简单的旋转、缩放和压缩是敏感的，但对于更复杂的图像处理（如内容上的改变）可能不那么有效。如果你想进行更精确的图像比较，可能需要使用深度学习方法，比如Siamese网络或Feature Matching。这些方法较为复杂，通常需要大量的训练数据和计算资源。如果你对这些高级方法感兴趣，我可以提供更多的指导和代码示例。