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)

你见过寻找相似图像的算法问题吗?请查看相关建议。

我建议对你的框架进行小波变换(我已经写了一个使用Haar变换的C扩展);然后，比较两张图片之间最大(比例)小波因子的索引，你应该得到一个数值相似近似。

如果现在回复太晚，我很抱歉，但因为我一直在做类似的事情，我想我可以在某种程度上做出贡献。

也许在OpenCV中你可以使用模板匹配。假设你用的是摄像头

简化图像(可能是阈值?) 应用模板匹配和检查max_val与minMaxLoc

提示:max_val(或min_val取决于所使用的方法)将为您提供数字，较大的数字。为了获得百分比上的差异，使用与相同图像匹配的模板—结果将是100%。

举例的伪代码:

previous_screenshot = ...
current_screenshot = ...

# simplify both images somehow

# get the 100% corresponding value
res = matchTemplate(previous_screenshot, previous_screenshot, TM_CCOEFF)
_, hundred_p_val, _, _ = minMaxLoc(res)

# hundred_p_val is now the 100%

res = matchTemplate(previous_screenshot, current_screenshot, TM_CCOEFF)
_, max_val, _, _ = minMaxLoc(res)

difference_percentage = max_val / hundred_p_val

# the tolerance is now up to you

希望能有所帮助。

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。

另一个衡量两张图片相似度的好方法是:

import sys
from skimage.measure import compare_ssim
from skimage.transform import resize
from scipy.ndimage import imread

# get two images - resize both to 1024 x 1024
img_a = resize(imread(sys.argv[1]), (2**10, 2**10))
img_b = resize(imread(sys.argv[2]), (2**10, 2**10))

# score: {-1:1} measure of the structural similarity between the images
score, diff = compare_ssim(img_a, img_b, full=True)
print(score)

如果其他人对更强大的比较图像相似性的方法感兴趣，我将使用Tensorflow测量和可视化相似图像的教程和web应用程序放在一起。

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。