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/

我在工作中遇到了类似的问题，我正在重写我们的图像转换端点，我想检查新版本是否与旧版本产生相同或几乎相同的输出。所以我写了这个:

https://github.com/nicolashahn/diffimg

它对相同大小的图像进行操作，并在每个像素级别上测量每个通道的值的差异:R, G, B(， a)，取这些通道的平均差值，然后对所有像素的差值进行平均，并返回一个比率。

例如，有一张10x10的白色像素的图像，而同一张图像只有一个像素变成了红色，该像素处的差异是1/3或0.33……(RGB 0,0,0 vs 255,0,0)并且在所有其他像素为0。总共100像素，0.33…/100 =一个~0.33%的图像差异。

我相信这将非常适合OP的项目(我意识到这是一个非常老的帖子，但张贴为未来的StackOverflowers谁也想用python比较图像)。

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。

看看Haar小波是如何由isk-daemon实现的。你可以使用它的imgdb c++代码来实时计算图像之间的差异:

disk -daemon是一个开源的数据库服务器，能够将基于内容的(可视的)图像搜索添加到任何与图像相关的网站或软件。 这项技术允许任何与图像相关的网站或软件的用户在小部件上绘制他们想要查找的图像，并让网站回复他们最相似的图像或简单地在每个图像详细页面请求更多相似的照片。

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)

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。