python照片查重,python如何查重

本文目录一览：

• 
  1、python 不同时间拍摄的图片如何对比差异
  


• 
  2、python3.6怎么读取照片的均值
  


• 
  3、怎样用Python将百度云盘里的文件查重并删除
  


• 
  4、Python如何图像识别？
  


• 
  5、NLP之gensim库python实现文本相似度/匹配/查重
  


• 
  6、python代码查重原理
  

python 不同时间拍摄的图片如何对比差异

比较不同

使用PIL（Pillow library）库

安装 pip install pillow，然后直接用其中的ImageChops函数

from PIL import Imagefrom PIL import ImageChops

def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location):

   """

   比较图片，如果有不同则生成展示不同的图片

   @参数一: path_one: 第一张图片的路径

   @参数二: path_two: 第二张图片的路径

   @参数三: diff_save_location: 不同图的保存路径

   """

   image_One= Image.open(path_one)

   image_two = Image.open(path_two)

   diff = ImageChops.difference(image_one, image_two)

   if diff.getbbox() is None:        # 图片间没有任何不同则直接退出

       return

   else:

       diff.save(diff_save_location)

if __name__ == '__main__':

   compare_images('/path/to/瀑布.jpg',                   '/path/to/瀑布改.jpg',                   '/path/to/不同.jpg')

结果，底部的不同被显示出来了

python3.6怎么读取照片的均值

计算图像均值是图像预处理中的常见操作，你可以考虑利用RGB的信息来计算出来。

import os

import cv2

from numpy import *

img_dir='d:\\'

img_list=os.listdir(img_dir)

img_size=224

sum_r=0

sum_g=0

sum_b=0

count=0

for img_name in img_list:

img_path=os.path.join(img_dir,img_name)

img=cv2.imread(img_path)

img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)

img=cv2.resize(img,(img_size,img_size))

sum_r=sum_r+img[:,:,0].mean()

sum_g=sum_g+img[:,:,1].mean()

sum_b=sum_b+img[:,:,2].mean()

count=count+1

sum_r=sum_r/count

sum_g=sum_g/count

sum_b=sum_b/count

img_mean=[sum_r,sum_g,sum_b]

print img_mean1

怎样用Python将百度云盘里的文件查重并删除

我没有见过百度有提供对外开放的网盘API，所以可能只有一个方法来解决，就是使用百度网盘客户端把网盘中所有的数据同步到本地，然后写个脚本在本地进行过滤、删除等操作，正常情况下这些操作也会同步到线上。

Python如何图像识别？

1. 简介。

图像处理是一门应用非常广的技术，而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL （Python Imaging Library）是 Python 中最常用的图像处理库，目前版本为 1.1.7，我们可以 在这里 下载学习和查找资料。

Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类，通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件，读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。

2. 使用。

导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败，则会引起一个 IOError ；若无返回错误，则 open 函数返回一个 Image 对象。现在，我们可以通过一些对象属性来检查文件内容，即：

1 import Image

2   im = Image.open("j.jpg")

3   print im.format, im.size, im.mode

4 JPEG (440, 330) RGB

这里有三个属性，我们逐一了解。

format : 识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None 值。

size : 返回的一个元组，有两个元素，其值为象素意义上的宽和高。

mode : RGB（true color image），此外还有，L（luminance），CMTK（pre-press image）。

现在，我们可以使用一些在 Image 类中定义的方法来操作已读取的图像实例。比如，显示最新载入的图像：

1 im.show()

2  

输出原图：

3. 函数概貌。

3.1    Reading and Writing Images : open( infilename ) , save( outfilename )

3.2    Cutting and Pasting and Merging Images :

crop() : 从图像中提取出某个矩形大小的图像。它接收一个四元素的元组作为参数，各元素为（left, upper, right, lower），坐标系统的原点（0, 0）是左上角。

paste() :

merge() :

1 box = (100, 100, 200, 200)

2   region = im.crop(box)

3   region.show()

4   region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

5   region.show()

6   im.paste(region, box)

7   im.show()

其效果图为：

旋转一幅图片：

1 def roll(image, delta):

2     "Roll an image sideways"

3

4     xsize, ysize = image.size

5

6     delta = delta % xsize

7     if delta == 0: return image

8

9     part1 = image.crop((0, 0, delta, ysize))

10     part2 = image.crop((delta, 0, xsize, ysize))

11     image.paste(part2, (0, 0, xsize-delta, ysize))

12     image.paste(part1, (xsize-delta, 0, xsize, ysize))

13

14     return image

3.3    几何变换。

3.3.1    简单的几何变换。

1 out = im.resize((128, 128))                     #

2  out = im.rotate(45)                             #逆时针旋转 45 度角。

3  out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)       #左右对换。

4  out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)       #上下对换。

5  out = im.transpose(Image.ROTATE_90)             #旋转 90 度角。

6  out = im.transpose(Image.ROTATE_180)            #旋转 180 度角。

7 out = im.transpose(Image.ROTATE_270)            #旋转 270 度角。

各个调整之后的图像为：

图片1：

图片2：

图片3：

图片4：

3.3.2    色彩空间变换。

convert() : 该函数可以用来将图像转换为不同色彩模式。

3.3.3    图像增强。

Filters : 在 ImageFilter 模块中可以使用 filter 函数来使用模块中一系列预定义的增强滤镜。

1 import ImageFilter

2 imfilter = im.filter(ImageFilter.DETAIL)

3 imfilter.show()

3.4    序列图像。

即我们常见到的动态图，最常见的后缀为 .gif ，另外还有 FLI / FLC 。PIL 库对这种动画格式图也提供了一些基本的支持。当我们打开这类图像文件时，PIL 自动载入图像的第一帧。我们可以使用 seek 和 tell 方法在各帧之间移动。

1 import Image

2 im.seek(1)        # skip to the second frame

3

4 try:

5     while 1:

6         im.seek( im.tell() + 1)

7         # do something to im

8 except EOFError:

9     pass

3.5    更多关于图像文件的读取。

最基本的方式：im = Image.open("filename")

类文件读取：fp = open("filename", "rb"); im = Image.open(fp)

字符串数据读取：import StringIO; im = Image.open(StringIO.StringIO(buffer))

从归档文件读取：import TarIO; fp = TarIo.TarIO("Image.tar", "Image/test/lena.ppm"); im = Image.open(fp)

基本的 PIL 目前就练习到这里。其他函数的功能可点击 这里 进一步阅读。

NLP之gensim库python实现文本相似度/匹配/查重

给定一个或多个搜索词，如“高血压 患者”，从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。

文本检索（text retrieve）的常用策略是：用一个ranking function根据搜索词对所有文本进行排序，选取前n个，就像百度搜索一样。

结巴分词后的停用词性 [标点符号、连词、助词、副词、介词、时语素、‘的’、数词、方位词、代词]

对一篇文章分词、去停用词

对目录下的所有文本进行预处理，构建字典

python代码查重原理

a=['python',1,2,3,1,6,'a','a',3,3,3,'a','python','3','8']

b=list(set(a))

cf=[]

for i in b:

cf.append(a.count(b))

for i in range(len(b)):

print(b[i],'一共有',cf[i],'个',sep='')