要比较两张图片的相似度，并检测图片内容是否发生明显变化，可以使用 Python 中的图像处理库如 OpenCV 和 scikit-image。这些库提供了计算图像相似度的功能。
使用 Python 的 scikit-image 库来比较两张图片的相似度。它采用结构相似性指数（Structural Similarity Index，SSIM）来比较图片相似度，如果相似度低于某个阈值，则输出提示。
from skimage import io, measuredef image_similarity(img1_path, img2_path, threshold=0.9):# 读取两张图片img1 = io.imread(img1_path)img2 = io.imread(img2_path)# 计算结构相似性指数（SSIM）ssim = measure.compare_ssim(img1, img2, multichannel=True)# 输出相似度print(f"图片相似度：{ssim}")# 判断是否发生明显变化if ssim < threshold:print("图片内容发生明显变化！")else:print("图片内容相似。")# 比较图片相似度
image_similarity('image1.jpg', 'image2.jpg', threshold=0.8) # 替换为您的图片路径
- 此代码使用了 scikit-image 库的
compare_ssim()方法来计算结构相似性指数（SSIM），该指数在 0 到 1 之间。值越接近 1 表示图片越相似。 threshold参数用于设定相似度阈值。根据您的需求，可以调整这个阈值来判断是否发生明显变化。- 图片路径需要替换为实际的图片路径。
- 这种方法可以检测结构上的相似性变化，但并不总是能完美地捕捉到所有可能的变化，特别是对于颜色、尺寸和内容微小变化较敏感的情况。
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