请问一下 Python 有什么比较好的图片比对，

[18870715400]

比如有一张大截图， 还有一个小图标的图片，python 有什么算法或者库可以比较这张大截图当中有没有这个小图标

[delectate]

相似图片搜索的原理 http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/07/principle_of_similar_image_search.html
相似图片搜索的原理（二） http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/similar_image_search_part_ii.html

[ClericPy]

简单识别可以用 PIL / pillow 那边的, 带容错率的也有, 可以查查相关的, 以前用过基于它的以图找坐标的自动化库

[18870715400]

非常感谢

[0x5f]

用 sift 算法去做匹配

[imn1]

很简单，几行而已
img_rgb = cv2imread(image)
img_gray = cv2.cvtColor(img_rgb, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
template = target
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.9
loc = numpy.where( res >= threshold)

image 是待检查图片路径（截图）
target 是参考图片路径（小图）
loc 是结果，表示 target 在 image 内的位置（可以是 0 至多个），可以用 len 判断 T/F
threshold 的大小，是判断临界值，准确度
cv2imread 是个修改的函数，只是做了非 ASCII 路径兼容而已，其实就是 opencv 的 imread，这里就不贴了

相关依赖的安装自理

没有记下来源，某个专门写图像识别的洋人 blog

[aadebuger]

pip install airtest 就可以。 你的需求肯定是手机的截图

[imn1]

这里说一下，一张大图里面找小图，例如集体合照里面找某个人的人脸这种
用 similar image 方式是不准确的，因为 similar image 是整图比较的——
显然，除去小图的部分，其他的部分，全部都变成干扰（差异）因素了

[areless]

hamming distance
github 关键词 image hash
https://github.com/search?q=images+hash

[imn1]

OK，我的错，copy 代码没留意灰度预处理的部分（我代码图像预处理是写在一个类里面，忘了）
修正 #3

应该是这个，简单测试了几幅图
------------------------------------------
#!/usr/bin/env python3
# -*-coding:utf-8 -*-

import numpy
from cv2 import cv2

image = r'c:\temp\1.jpg'
# target = r'c:\temp\2.jpg'
# target = r'c:\temp\1142d03a4b21edd545812af46e7f84cc.jpg'
target = r'c:\temp\Download-HD-Bamboo-Wallpapers.jpg'
# target = r'c:\temp\Free-HD-Bamboo-Wallpapers-Download.jpg'
img_gray = cv2.imread(target, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
tImg = cv2.imread(image, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
h, w = tImg.shape[:2]
h0 = h//4
h1 = h-h//4
w0 = w//4
w1 = w-w//4
template = tImg[h0:h1, w0:w1]
w, h = template.shape[::-1]
res = cv2.matchTemplate(img_gray,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
threshold = 0.9
loc = numpy.where( res >= threshold)
print(loc)
if len(loc[0]): print("True")
else: print("False")
------------------------------------------------
注释同上

[lovestudykid]

https://www.pyimagesearch.com/2014/02/03/building-an-image-search-engine-defining-your-image-descriptor-step-1-of-4/