前言：
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from PIL import Imageimport numpy as npdef get_thum(image, size=(64, 64), greyscale=False): # 利用image对图像大小重新设置, Image.ANTIALIAS为高质量的 image = image.resize(size, Image.ANTIALIAS) if greyscale: # 将图片转换为L模式，其为灰度图，其每个像素用8个bit表示 image = image.convert('L') return image# 计算图片的余弦距离def image_similarity_vectors_via_numpy(image1, image2): image1 = get_thum(image1) image2 = get_thum(image2) images = [image1, image2] vectors = [] norms = [] for image in images: vector = [] for pixel_tuple in image.getdata(): vector.append(np.average(pixel_tuple)) vectors.append(vector) # linalg=linear（线性）+algebra（代数），norm则表示范数 # 求图片的范数？？ norms.append(np.linalg.norm(vector, 2)) a, b = vectors a_norm, b_norm = norms # dot返回的是点积，对二维数组（矩阵）进行计算 res = np.dot(a / a_norm, b / b_norm) return resif __name__ == '__main__': image1=Image.open(r"C:\Users\yellow\Desktop\sam\t1.png") image2 = Image.open(r"C:\Users\yellow\Desktop\sam\t2.png") result=image_similarity_vectors_via_numpy(image1,image2) print(result) 版权声明：
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标签： #余弦相似度算法 应用
