前言
最近整理圖片發現，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
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，則繼續進行1和4比較…一直比,到最后一個，再繼續，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容請搜索腳本之家以前的文章或繼續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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