有很多指标可以用来评估两张图片是否像/有多像。

这里我就不讲代码了，因为我认为这应该是一个科学问题，而不是技术问题。

一般来说，问题与人类对图像的感知有关，因此每种算法都有其对人类视觉系统特征的支持。

经典方法有:

可见差异预测器:一种评估图像保真度的算法(https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/1666/0000/Visible-differences-predictor--an-algorithm-for-the-assessment-of/10.1117/12.135952.short?SSO=1)

图像质量评估:从错误可见性到结构相似性(http://www.cns.nyu.edu/pub/lcv/wang03-reprint.pdf)

FSIM:一种用于图像质量评估的特征相似度指数(https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/IQA/TIP_IQA_FSIM.pdf)

其中，SSIM (Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity)是最容易计算的，其开销也较小，另一篇论文《基于梯度相似度的图像质量评估》(https://www.semanticscholar.org/paper/Image-Quality-Assessment-Based-on-Gradient-Liu-Lin/2b819bef80c02d5d4cb56f27b202535e119df988)也有报道。

还有很多其他的方法。如果你对艺术感兴趣或真正关心，可以在谷歌Scholar上搜索“视觉差异”、“图像质量评估”等。

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。

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。

有很多指标可以用来评估两张图片是否像/有多像。

这里我就不讲代码了，因为我认为这应该是一个科学问题，而不是技术问题。

一般来说，问题与人类对图像的感知有关，因此每种算法都有其对人类视觉系统特征的支持。

经典方法有:

可见差异预测器:一种评估图像保真度的算法(https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/1666/0000/Visible-differences-predictor--an-algorithm-for-the-assessment-of/10.1117/12.135952.short?SSO=1)

图像质量评估:从错误可见性到结构相似性(http://www.cns.nyu.edu/pub/lcv/wang03-reprint.pdf)

FSIM:一种用于图像质量评估的特征相似度指数(https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/IQA/TIP_IQA_FSIM.pdf)

其中，SSIM (Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity)是最容易计算的，其开销也较小，另一篇论文《基于梯度相似度的图像质量评估》(https://www.semanticscholar.org/paper/Image-Quality-Assessment-Based-on-Gradient-Liu-Lin/2b819bef80c02d5d4cb56f27b202535e119df988)也有报道。

还有很多其他的方法。如果你对艺术感兴趣或真正关心，可以在谷歌Scholar上搜索“视觉差异”、“图像质量评估”等。

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)。

一个简单的解决方案:

将图像编码为jpeg格式，并寻找文件大小的实质性变化。

我曾经用视频缩略图实现过类似的东西，并且取得了很大的成功和可伸缩性。