前言
最近整理圖片發(fā)現(xiàn)，好多圖片都非常相似，于是寫如下代碼去刪除，有兩種方法：
注：第一種方法只對于連續(xù)圖片（例一個視頻里截下的圖片）準確率也較高，其效率高；第二種方法準確率高，但效率低
方法一：相鄰兩個文件比較相似度，相似就把第二個加到新列表里，然后進行新列表去重，統(tǒng)一刪除。
例如：有文件1-10，首先1和2相比較，若相似，則把2加入到新列表里，再接著2和3相比較，若不相似，則繼續(xù)進行3和4比較…一直比到最后，然后刪除新列表里的圖片
代碼如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import cv2
from skimage.measure import compare_ssim
# import shutil
# def yidong(filename1,filename2):
# shutil.move(filename1,filename2)
def delete(filename1):
os.remove(filename1)
if __name__ == '__main__':
path = r'D:\camera_pic\test\rec_pic'
# save_path_img = r'E:\0115_test\rec_pic'
# os.makedirs(save_path_img, exist_ok=True)
img_path = path
imgs_n = []
num = []
img_files = [os.path.join(rootdir, file) for rootdir, _, files in os.walk(path) for file in files if
(file.endswith('.jpg'))]
for currIndex, filename in enumerate(img_files):
if not os.path.exists(img_files[currIndex]):
print('not exist', img_files[currIndex])
break
img = cv2.imread(img_files[currIndex])
img1 = cv2.imread(img_files[currIndex + 1])
ssim = compare_ssim(img, img1, multichannel=True)
if ssim > 0.9:
imgs_n.append(img_files[currIndex + 1])
print(img_files[currIndex], img_files[currIndex + 1], ssim)
else:
print('small_ssim',img_files[currIndex], img_files[currIndex + 1], ssim)
currIndex += 1
if currIndex >= len(img_files)-1:
break
for image in imgs_n:
# yidong(image, save_path_img)
delete(image)
方法二：逐個去比較，若相似，則從原來列表刪除，添加到新列表里，若不相似，則繼續(xù)
例如：有文件1-10，首先1和2相比較，若相似，則把2在原列表刪除同時加入到新列表里，再接著1和3相比較，若不相似，則繼續(xù)進行1和4比較…一直比,到最后一個，再繼續(xù)，正常應該再從2開始比較，但2被刪除了，所以從3開始，繼續(xù)之前的操作，最后把新列表里的刪除。
代碼如下：
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import cv2
from skimage.measure import compare_ssim
import shutil
import datetime
def yidong(filename1,filename2):
shutil.move(filename1,filename2)
def delete(filename1):
os.remove(filename1)
print('real_time:',now_now-now)
if __name__ == '__main__':
path = r'F:\temp\demo'
# save_path_img = r'F:\temp\demo_save'
# os.makedirs(save_path_img, exist_ok=True)
for (root, dirs, files) in os.walk(path):
for dirc in dirs:
if dirc == 'rec_pic':
pic_path = os.path.join(root, dirc)
img_path = pic_path
imgs_n = []
num = []
del_list = []
img_files = [os.path.join(rootdir, file) for rootdir, _, files in os.walk(img_path) for file in files if
(file.endswith('.jpg'))]
for currIndex, filename in enumerate(img_files):
if not os.path.exists(img_files[currIndex]):
print('not exist', img_files[currIndex])
break
new_cur = 0
for i in range(10000000):
currIndex1 =new_cur
if currIndex1 >= len(img_files) - currIndex - 1:
break
else:
size = os.path.getsize(img_files[currIndex1 + currIndex + 1])
if size 512:
# delete(img_files[currIndex + 1])
del_list.append(img_files.pop(currIndex1 + currIndex + 1))
else:
img = cv2.imread(img_files[currIndex])
img = cv2.resize(img, (46, 46), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
img1 = cv2.imread(img_files[currIndex1 + currIndex + 1])
img1 = cv2.resize(img1, (46, 46), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
ssim = compare_ssim(img, img1, multichannel=True)
if ssim > 0.9:
# imgs_n.append(img_files[currIndex + 1])
print(img_files[currIndex], img_files[currIndex1 + currIndex + 1], ssim)
del_list.append(img_files.pop(currIndex1 + currIndex + 1))
new_cur = currIndex1
else:
new_cur = currIndex1 + 1
print('small_ssim',img_files[currIndex], img_files[currIndex1 + currIndex + 1], ssim)
for image in del_list:
# yidong(image, save_path_img)
delete(image)
print('delete',image)
總結
到此這篇關于使用python如何刪除同一文件夾下相似圖片的文章就介紹到這了,更多相關python刪除文件夾相似圖片內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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