我有两张尺寸相同的RGB图像，希望计算它们的相似度。我考虑从欧几里得距离开始：
import scipy.spatial.distance as dist
import cv2
im1 = cv2.imread("im1.jpg")
im2 = cv2.imread("im2.jpg")
>> im1.shape
(820, 740, 3)
>> dist.euclidean(im1,im2)
ValueError: Input vector should be 1-D.
我知道 dist.euclidean 需要一个一维数组，而im1和im2是三维的，但是否有可以用于三维数组的函数？或者是否可能将im1和im2转换为保留图像信息的一维数组？
我认为可以尝试使用灰度图像来解决问题，而不是RGB图像。虽然这是我的假设，但还是值得一试。
首先，我会给出一个与您的代码相关的简单例子，并且使用2D离散傅里叶变换的图像相似度测量方法，并将其转换为灰度图像。这个DFT分析将有它自己的部分。
(如果您正在进行中，我表示歉意。我只是想确保我的工作能够保存下来。)
由于我的假设，我将使用一些RGB图像来尝试您的方法，然后查看是否通过转换为灰度图像来解决问题。如果使用灰度可以解决问题，我们可以通过同时比较每个通道的组合来找到图像相似度并分析由灰度解决方案带来的信息损失量。
方法
确保我拥有所有必要的库/软件包/任何您想称之为的东西。
> python -m pip install opencv-python
> python -m pip install scipy
> python -m pip install numpy
>>> import scipy.spatial.distance as dist
>>> import cv2
>>>
>>> im1 = cv2.imread("rhino1_clean.png")
>>> im2 = cv2.imread("rhino1_streak.png")
>>>
>>> im1.shape
(178, 284, 3)
>>>
>>> dist.euclidean(im1, im2)
## Some traceback stuff ##
ValueError: Input vector should be 1-D.
现在，让我们尝试使用灰度。如果这行得通，我们可以简单地找到每个RGB通道的距离。我希望它能够奏效，因为我想进行信息损失分析。
让我们转换为灰度：
>>> im1_gray = cv2.cvtColor(im1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
>>> im2_gray = cv2.cvtColor(im2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
>>> im1_gray.shape
(178, 284)
一个简单的 dist.euclidean(im1_gray, im2,gray) 将导致相同的 ValueError: 输入向量应该为 1-D。 异常，但我知道灰度图像数组 (由像素行组成的数组) 的结构，因此我执行以下操作。
>>> dists = []
>>> for i in range(0, len(im1_gray)):
... dists.append(dist.euclidean(im1_gray[i], im2_gray[i]))
...
>>> sum_dists = sum(dists)
>>> ave_dist = sum_dists/len(dists)
>>> ave_dist
2185.9891304058297
顺便提一下，这是两张原始图片：
灰度图像已被处理（经过调整），现在尝试一下彩色图像
按照这个SO答案的步骤，让我们尝试一下。
根据这里的分析（存档），我们来看一下我们的信息损失情况。（注意这将是一个非常天真的分析，但我想试一试）
灰度比颜色信息
让我们只看颜色和灰度。稍后，我们可以查看是否保留了有关距离的信息。
使用灰度与所有三个通道进行比较的不同距离测量方法的比较 - 使用一组图像的距离总和比率进行比较。
我不知道如何对这些距离进行熵测量，但我的直觉告诉我，如果我使用灰度和使用彩色通道计算距离，我应该得到类似的距离比率，如果我没有丢失任何信息。
当我看到这个问题时，我的第一个想法是使用2D离散傅里叶变换，我相信Python、NumPy或OpenCV中都有。基本上，您的DFT的前几个分量将与图像中的大形状相关。（这里是一个相关的研究论文：link。我没仔细看 - 欢迎其他人提出建议。）
因此，让我查找一个在Python中易于使用的2D DFT，并回头编写一些可工作的代码。
（如果您在进展中看到这个，我很抱歉。我只是想确保我的工作被保存。）
首先，您需要确保您安装了PILPillow和NumPy。看起来您已经有了NumPy，但这是一些说明。（请注意，我目前在Windows上）……
> python -m pip install opencv-python
> python -m pip install numpy
> python -m pip install pillow
现在，这里有5张图片 -
rhino1_clean.jpg (来源)；
我用微软画图为同一张图片加上了一些黑色条纹，rhino1_streak.jpg；
另一张犀牛图片，rhino2_clean.jpg (来源)；
第一张河马图片hippo1_clean.jpg (来源)；
第二张河马图片，hippo2_clean.jpg (来源)。
所有图片均采用公平使用。
好的，现在，为了进一步说明，让我们进入Python交互终端。
>python
,_parque_nacional_de_Chobe,_Botsuana,_2018-07-28,_DD_82.jpg){kind=link}
>>> import PIL
>>> import numpy as np
首先，如果我们使用灰度PNG图像，生活将更加轻松-PNG是直接位图（而不是压缩图像），灰度因为我不必用通道显示所有细节。
>>> rh_img_1_cln = PIL.Image.open("rhino1_clean.jpg")
>>> rh_img_1_cln.save("rhino1_clean.png")
>>> rh_img_1_cln_gs = PIL.Image.open("rhino1_clean.png").convert('LA')
>>> rh_img_1_cln_gs.save("rhino1_clean_gs.png")
rh_img_1_stk, rh_img_2_cln, hp_img_1_cln, hp_img_2_cln。对于这些灰度图像，我最终得到了以下文件名，并将在后续使用：rhino1_streak_gs.png，rhino2_clean_gs.png，hippo1_clean_gs.png，hippo2_clean_gs.png。numpy，参见https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.set_printoptions.html。>>> np.set_printoptions(edgeitems=3,infstr='inf',
... linewidth=75, nanstr='nan', precision=8,
... suppress=False, threshold=1000, formatter=None)
>>> rh1_cln_gs_array = np.array(rh_img_1_cln_gs)
>>> for i in {0,1,2,3,4}:
... print(rh1_cln_gs_array[i][:13])
...
[93 89 78 87 68 74 58 51 73 96 90 75 86]
[85 93 64 64 76 49 19 52 65 76 86 81 76]
[107 87 71 62 54 31 32 49 51 55 81 87 69]
[112 93 94 72 57 45 58 48 39 49 76 86 76]
[ 87 103 90 65 88 61 44 57 34 55 70 80 92]
现在，让我们运行DFT并查看结果。在开始实际变换之前，我会更改我的numpy打印选项，使事情更加美好。
>>> np.set_printoptions(formatter={'all':lambda x: '{0:.2f}'.format(x)})
>>>
>>> rh1_cln_gs_fft = np.fft.fft2(rh_img_1_cln_gs)
>>> rh1_cln_gs_scaled_fft = 255.0 * rh1_cln_gs_fft / rh1_cln_gs_fft.max()
>>> rh1_cln_gs_real_fft = np.absolute(rh1_cln_gs_scaled_fft)
>>> for i in {0,1,2,3,4}:
... print(rh1_cln_gs_real_fft[i][:13])
...
[255.00 1.46 7.55 4.23 4.53 0.67 2.14 2.30 1.68 0.77 1.14 0.28 0.19]
[38.85 5.33 3.07 1.20 0.71 5.85 2.44 3.04 1.18 1.68 1.69 0.88 1.30]
[29.63 3.95 1.89 1.41 3.65 2.97 1.46 2.92 1.91 3.03 0.88 0.23 0.86]
[21.28 2.17 2.27 3.43 2.49 2.21 1.90 2.33 0.65 2.15 0.72 0.62 1.13]
[18.36 2.91 1.98 1.19 1.20 0.54 0.68 0.71 1.25 1.48 1.04 1.58 1.01]
rhino1_streak.jpg的结果是：[255.00 3.14 7.69 4.72 4.34 0.68 2.22 2.24 1.84 0.88 1.14 0.55 0.25]
[40.39 4.69 3.17 1.52 0.77 6.15 2.83 3.00 1.40 1.57 1.80 0.99 1.26]
[30.15 3.91 1.75 0.91 3.90 2.99 1.39 2.63 1.80 3.14 0.77 0.33 0.78]
[21.61 2.33 2.64 2.86 2.64 2.34 2.25 1.87 0.91 2.21 0.59 0.75 1.17]
[18.65 3.34 1.72 1.76 1.44 0.91 1.00 0.56 1.52 1.60 1.05 1.74 0.66]
我将打印出\Delta值，而不是做更全面的距离计算。如果您需要距离，请对这里显示的值的平方求和。
>>> for i in {0,1,2,3,4}:
... print(rh1_cln_gs_real_fft[i][:13] - rh1_stk_gs_real_fft[i][:13])
...
[0.00 -1.68 -0.15 -0.49 0.19 -0.01 -0.08 0.06 -0.16 -0.11 -0.01 -0.27
-0.06]
[-1.54 0.64 -0.11 -0.32 -0.06 -0.30 -0.39 0.05 -0.22 0.11 -0.11 -0.11 0.04]
[-0.53 0.04 0.14 0.50 -0.24 -0.02 0.07 0.30 0.12 -0.11 0.11 -0.10 0.08]
[-0.33 -0.16 -0.37 0.57 -0.15 -0.14 -0.36 0.46 -0.26 -0.07 0.13 -0.14
-0.04]
[-0.29 -0.43 0.26 -0.58 -0.24 -0.37 -0.32 0.15 -0.27 -0.12 -0.01 -0.17
0.35]
你可以试试
import scipy.spatial.distance as dist
import cv2
import numpy as np
im1 = cv2.imread("im1.jpg")
im2 = cv2.imread("im2.jpg")
dist.euclidean(im1.flatten(), im2.flatten())
import scipy.spatial.distance as dist
import cv2
im1 = cv2.imread("im1.jpg")
im2 = cv2.imread("im2.jpg")
im1.reshape(1820400)
im2.reshape(1820400)
dist.euclidean(im1,im2)
numpy.reshape()是你的好朋友。不过，对于图像来说，你的相似度测量可能没有太大用处。 - ypnos[-1, 1]范围内取值，其中值为1表示“完美匹配”。这种方法将为您提供两个图像之间的定量测量。它还返回两个输入图像之间的实际图像差异，但对于您的情况，我认为您只对实际图像相似度的“分数”感兴趣。该方法来自论文Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity。 - nathancyscikit-image中实现，作为compare_ssim。 - nathancy