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。

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)

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/

使用SSIM测量两幅图像之间的结构相似指数度量。

通过计算均方误差，numpy有一个简单而快速的解决方案:

before = np.array(get_picture())
while True:
    now = np.array(get_picture())
    MSE = np.mean((now - before)**2)

    if  MSE > threshold:
        break

    before = now

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。