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)

可以尝试的小事:

将两个图像重新采样为小的缩略图(例如64 x 64)，并将缩略图与某个阈值逐像素进行比较。如果原始图像几乎相同，重新采样的缩略图将非常相似，甚至完全相同。这种方法可以处理特别是在低光场景中可能出现的噪音。如果你调成灰度，效果可能会更好。

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。

import os
from PIL import Image
from PIL import ImageFile
import imagehash
  
#just use to the size diferent picture
def compare_image(img_file1, img_file2):
    if img_file1 == img_file2:
        return True
    fp1 = open(img_file1, 'rb')
    fp2 = open(img_file2, 'rb')

    img1 = Image.open(fp1)
    img2 = Image.open(fp2)

    ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
    b = img1 == img2

    fp1.close()
    fp2.close()

    return b





#through picturu hash to compare
def get_hash_dict(dir):
    hash_dict = {}
    image_quantity = 0
    for _, _, files in os.walk(dir):
        for i, fileName in enumerate(files):
            with open(dir + fileName, 'rb') as fp:
                hash_dict[dir + fileName] = imagehash.average_hash(Image.open(fp))
                image_quantity += 1

    return hash_dict, image_quantity

def compare_image_with_hash(image_file_name_1, image_file_name_2, max_dif=0):
    """
    max_dif: The maximum hash difference is allowed, the smaller and more accurate, the minimum is 0.
    recommend to use
    """
    ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
    hash_1 = None
    hash_2 = None
    with open(image_file_name_1, 'rb') as fp:
        hash_1 = imagehash.average_hash(Image.open(fp))
    with open(image_file_name_2, 'rb') as fp:
        hash_2 = imagehash.average_hash(Image.open(fp))
    dif = hash_1 - hash_2
    if dif < 0:
        dif = -dif
    if dif <= max_dif:
        return True
    else:
        return False


def compare_image_dir_with_hash(dir_1, dir_2, max_dif=0):
    """
    max_dif: The maximum hash difference is allowed, the smaller and more accurate, the minimum is 0.

    """
    ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True
    hash_dict_1, image_quantity_1 = get_hash_dict(dir_1)
    hash_dict_2, image_quantity_2 = get_hash_dict(dir_2)

    if image_quantity_1 > image_quantity_2:
        tmp = image_quantity_1
        image_quantity_1 = image_quantity_2
        image_quantity_2 = tmp

        tmp = hash_dict_1
        hash_dict_1 = hash_dict_2
        hash_dict_2 = tmp

    result_dict = {}

    for k in hash_dict_1.keys():
        result_dict[k] = None

    for dif_i in range(0, max_dif + 1):
        have_none = False

        for k_1 in result_dict.keys():
            if result_dict.get(k_1) is None:
                have_none = True

        if not have_none:
            return result_dict

        for k_1, v_1 in hash_dict_1.items():
            for k_2, v_2 in hash_dict_2.items():
                sub = (v_1 - v_2)
                if sub < 0:
                    sub = -sub
                if sub == dif_i and result_dict.get(k_1) is None:
                    result_dict[k_1] = k_2
                    break
    return result_dict


def main():
    print(compare_image('image1\\815.jpg', 'image2\\5.jpg'))
    print(compare_image_with_hash('image1\\815.jpg', 'image2\\5.jpg', 7))
    r = compare_image_dir_with_hash('image1\\', 'image2\\', 10)
    for k in r.keys():
        print(k, r.get(k))


if __name__ == '__main__':
    main()

输出: 假 真正的 image2 jpg image1 5. \ \ 815. jpg image2 jpg image1 6. \ \ 819. jpg image2 jpg image1 7. \ \ 900. jpg image2 jpg image1 8. \ \ 998. jpg image2 jpg image1 9. \ \ 1012. jpg 示例图片: 815. jpg 5. jpg

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。

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/