PythonでのImageHashの使い方と類似度比較の方法

概要

画像処理において、画像のハッシュ値を計算することで、画像の特徴を抽出し、類似度の比較を行うことができます。Pythonでは、ImageHashというライブラリを使用することで、簡単に画像のハッシュ値を計算することができます。本記事では、PythonでImageHashを使う方法と、類似度比較の方法について解説します。

ImageHashのインストール

まずはじめに、ImageHashをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用して、ImageHashをインストールしましょう。

pip install imagehash

ImageHashの使い方

ImageHashを使用するためには、まず画像ファイルを読み込む必要があります。PythonのPILライブラリを使用して画像を読み込む方法はいくつかありますが、ここではPILのImageクラスを使用して画像を読み込む方法を紹介します。

from PIL import Image
import imagehash

# 画像ファイルの読み込み
image = Image.open('image.jpg')

# ImageHashの生成
hash = imagehash.average_hash(image)

上記のコードでは、image.jpgというファイル名の画像を読み込み、average_hashメソッドを使用して画像のハッシュ値を計算しています。他にも、perception_hashやdhashなどのメソッドを使うことで、異なるハッシュ関数を使用することもできます。

類似度比較の方法

画像のハッシュ値を計算することができたら、次は画像の類似度を比較する方法について説明します。ImageHashでは、ハッシュ値の差分を計算して、類似度を判定します。

# 別の画像を読み込む
another_image = Image.open('another_image.jpg')

# 別の画像のハッシュ値を計算
another_hash = imagehash.average_hash(another_image)

# ハッシュ値の差分を計算
diff = hash - another_hash

# 類似度の判定
similarity = 1.0 - (diff / 64.0)

上記のコードでは、another_image.jpgという別の画像を読み込み、その画像のハッシュ値を計算しています。そして、元の画像と別の画像のハッシュ値の差分を計算し、類似度を算出しています。差分が小さいほど類似度が高くなります。