一种更有原则的方法是使用全局描述符来比较图像，比如GIST或CENTRIST。这里描述的哈希函数也提供了类似的解决方案。

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。

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。

我认为你可以简单地计算两幅图像亮度之间的欧几里得距离(即平方根(像素对像素的差异平方和))，如果这低于某个经验阈值，就认为它们相等。你最好包装一个C函数。

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。

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/