我特别要解决的问题是如何计算它们是否“足够不同”。我假设你能弄清楚如何一个一个地减去像素。

首先，我将取一堆没有任何变化的图像，并找出任何像素变化的最大量，仅仅是因为捕获的变化、成像系统中的噪声、JPEG压缩工件和照明的每时每刻的变化。也许你会发现，即使没有任何移动，1或2位的差异也是可以预期的。

对于“真实”测试，你需要一个这样的标准:

如果最多P个像素的差异不超过E，则相同。

所以，如果E = 0.02, P = 1000，这可能意味着(大约)如果任何单个像素改变超过5个单位(假设8位图像)，或者如果超过1000个像素有任何错误，这将是“不同的”。

这主要是一种很好的“分类”技术，用于快速识别足够接近而不需要进一步检查的图像。“失败”的图像可能更多的是一种更复杂/昂贵的技术，例如，如果相机抖动，或者对光线变化更健壮，就不会产生假阳性。

I run an open source project, OpenImageIO, that contains a utility called "idiff" that compares differences with thresholds like this (even more elaborate, actually). Even if you don't want to use this software, you may want to look at the source to see how we did it. It's used commercially quite a bit and this thresholding technique was developed so that we could have a test suite for rendering and image processing software, with "reference images" that might have small differences from platform-to-platform or as we made minor tweaks to tha algorithms, so we wanted a "match within tolerance" operation.

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。

您可以使用PIL中的函数来比较两个图像。

import Image
import ImageChops

im1 = Image.open("splash.png")
im2 = Image.open("splash2.png")

diff = ImageChops.difference(im2, im1)

diff对象是一幅图像，其中每个像素都是第二幅图像中该像素的颜色值与第一张图像相减的结果。使用差异图像你可以做几件事。最简单的是diff.getbbox()函数。它会告诉你包含两幅图像之间所有变化的最小矩形。

您也可以使用来自PIL的函数实现这里提到的其他东西的近似。

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/

I have been having a lot of luck with jpg images taken with the same camera on a tripod by (1) simplifying greatly (like going from 3000 pixels wide to 100 pixels wide or even fewer) (2) flattening each jpg array into a single vector (3) pairwise correlating sequential images with a simple correlate algorithm to get correlation coefficient (4) squaring correlation coefficient to get r-square (i.e fraction of variability in one image explained by variation in the next) (5) generally in my application if r-square < 0.9, I say the two images are different and something happened in between.

这是强大的和快速的在我的实现(Mathematica 7)

这是值得玩转的部分，你感兴趣的图像，并通过裁剪所有的图像到那个小区域，否则一个远离相机但重要的变化将被错过。

我不知道如何使用Python，但我确信它也有相关性，不是吗?

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)。