本文将告诉您Python照片比较多长时间，以及Python比较的相应知识点。我希望这对您有帮助。不要忘记收集此网站。
本文目录清单：
1.如何比较Python不同时间拍摄的图片差异2.如何比较Python 3中的图像比较。学习Python需要多长时间？4。使用Jupyter文件使用Jupyter 5打开运行图片。使用Python进行比较图片相似性。
使用PIL（枕头库）图书馆
安装PIP安装枕头，然后直接使用Imagechops功能
从pil导入image pil导入ImageChops
def compare_images（path_one，path_two，do_save_location）：
”“”
比较图片，如果有不同的话，会产生不同的图片
@parameter 1：path_one：第一张图片的路径
@parameter 2：path_two：第二张图片的路径
@parameter 3：diff_save_location：不同图形的保存路径
”“”
image_one = image.open（path_one）
image_two = image.open（path_two）
diff = imagechops.difference（image_one，image_two）
如果diff.getbbox（）是无：＃图片之间没有区别
返回
别的：
diff.save（diff_save_location）
如果__name__ =='__ main __'：
compare_images（'/path/to/waterfall .jpg'，'/path/to/to/waterfall Change .jpg'，'/path/to/dift to/differate .jpg'）））））））））））））
结果，显示了底部的底部
导入图像
导入ImageChops
im1 = image.open（'1.jpg'）
im2 = image.open（'2.jpg'）
diff = imagechops.difference（im1，im2）.getBbox（）
打印A+B+'IS：'+Str（fiff）
一个星期或一个月。
如果您自己学习并从零基础中学习Python，根据每个人的不同学习和理解能力，我认为这将花费大约半年到一年半半。
当然，Python相对简单。如果您有其他编程语言经验，则该条目Python仍然非常快。花了大约1-2个月的时间后，您可以编写一些小程序进行练习。5-6个月可用于进行项目。
在一定程度上，一些基于零的初学者不太可能希望使用Python两个月。这也很难实现，无法迅速实现就业。
大约30秒至40秒，但有时无法打开该过程。
jupyter程序的文件为.ipynb格式，如果要引用。您可以使用以下方法具有pythondemo.py文件，如果要在此文件中使用该函数，则需要使用它。ImportPyPythondempoprogython文件用作模块。导入文件名是导入模块。
如果已修改。Py文件，通过上面的ImportPythondemo，无法生效修改后的内容。目前，需要重新加载模块。该方法如下：从ImpimportReload，Reload（Pythondemo）。
导入媒体
def red_average（pic）：
``返回一个整数阻止图片的平均红色。
'''
总计= 0
对于图片中的像素：
总计= total + Media.get_red_red（Pixel）
red_alerage = total /（Media.get_width（pic）*Media.get_height_height（pic））
返回red_alerage
def green_average（PIC）：
``返回一个整数，以重复图片的平均值
'''
总计= 0
对于图片中的像素：
总计= total + Media.get_green（像素）
green_average = total /（Media.get_width（pic）*Media.get_height_height（pic））
返回green_average
def blue_average（pic）：
``返回一个整数，以重复图片的平均蓝色
'''
总计= 0
对于图片中的像素：
总计= total + Media.get_blue（Pixel）
blue_average = total /（Media.get_width（pic）*Media.get_height_height（pic））
返回blue_verne
def scale_red（pic，value）：
``返回图片，即红色的平均值是Ben设置的值。
'''
平均= red_average（pic）
因子= float（值） /平均
对于图片中的像素：
new_red = min（255，int（因子 * Media.get_red（Pixel）））
Media.Set_red_red（Pixel，new_red）
返回图片
def scale_green（pic，value）：
``返回图片，即Agen的平均值是Ben设定的值。
'''
平均= green_average（PIC）
因子= float（值） /平均
对于图片中的像素：
new_green = min（255，int（因子 *媒体.get_green（pixel）））
Media.set_green（Pixel，new_green）
返回图片
def scale_blue（pic，value）：
``返回蓝色平均值是Ben设置的值。
'''
平均= blue_verage（pic）
因子= float（值） /平均
对于图片中的像素：
new_blue = min（255，int（创建者 *媒体.get_blue（pixel））））））
MEDIA.SET_BLUE（Pixel，new_blue）
返回图片
DEF Expand_height（PIC，FACTIOS）：
``返回一个新的图片，它具有本垂直延伸的因素。
'''
new_width = pic.get_width（）
new_height = pic.get_height（）*因素
newpic = media.create_pic（new_width，new_height，Media.black）
对于图片中的像素：
X = Media.get_x（Pixel）
y = media.get_y（pixel）
newpixel = Media.get_pixel（newpic，x，y*factor）
对于newpic中的newpixel：
new_red = Media.get_red（Pixel）
new_green = Media.get_green（Pixel）
new_blue = Media.get_blue（Pixel）
MEDIA.SET_RED_RED（newpixel，new_red）
Media.set_green（newpixel，new_green）
MEDIA.SET_BLUE（newpixel，new_blue）
返回newpic
DEF Expand_Width（PIC，FACTIOS）：
``返回一个新的图片，该新模式使本水平地伸展了本设定的因素。
'''
new_width = pic.get_width（） *因子
new_height = pic.get_height（）
newpic = media.create_pic（new_width，new_height，Media.black）
对于newpic中的newpixel：
X = Media.get_x（newpixel）
y = media.get_y（newpixel）
Pixel = Media.get_pixel（pic，x / factor，y）
new_red = Media.get_red（Pixel）
new_green = Media.get_green（Pixel）
new_blue = Media.get_blue（Pixel）
MEDIA.SET_RED_RED（newpixel，new_red）
Media.set_green（newpixel，new_green）
MEDIA.SET_BLUE（newpixel，new_blue）
返回newpic
def降低_height（pic，factor）：
''返回一张新图片，该图片已按具有EEN集的因素压缩
'''
＃创建一个新的，全黑的图片，并使用新的高度和
＃旧宽度;（所有颜色组件均为零）。
new_width = pic.get_width
new_height =（pic.get_height（） - 1） / factor + 1
newpic = media.create_pic（new_width，new_height，Media.black）
＃遍历原始图像中的所有像素，然后复制
＃每个像素的颜色组件的一部分成正确
＃像素姿势在较小的图像中。
对于图片中的像素：
＃在新图片中找到相应的像素。
X = Media.get_x（Pixel）
y = media.get_y（pixel）
newpixel = Media.get_pixel（newpic，x，y / factor）
#Add此像素的颜色组件的适当分数
＃到新图片中相应像素的组件。
new_red = newpixel.get_red（）+pixel.get_red（）/因素
new_green = newpixel.get_green（）+pixel.get_green（）/factor
new_blue = newpixel.get_blue（）+pixel.get_blue（）/fctor
MEDIA.SET_RED_RED（newpixel，new_red）
Media.set_green（newpixel，new_green）
MEDIA.SET_BLUE（newpixel，new_blue）
返回newpic
DEF REDY_WIDTH（PIC，因素）：
''返回一个已被BEN设置的因素水平压缩的新PIC。
'''
new_width =（Media.get_width（） - 1） / factor + 1
new_height = Media.get_height（）
newpic = media.create_pic（new_width，new_height，Media.black）
对于图片中的像素：
X = Media.get_x（Pixel）
y = media.get_y（pixel）
new_pixel = Media.get_pixel（newpic，x / factor，y）
new_red = newpixel.get_red（） + pixel.get_red（） /因素
new_green = newpixel.get_green（） + pixel.get（） /因素
new_blue = newpixel.get_blue（） + pixel.get（）/因素
MEDIA.SET_RED_RED（newpixel，new_red）
Media.set_green（newpixel，new_green）
MEDIA.SET_BLUE（newpixel，new_blue）
返回newpic
DEF距离（Pixel1，Pixel2）：
red1 = media.get_red_red（pixel1）
green1 = media.get_green（pixel1）
blue1 = media.get_blue（pixel1）
red2 = media.get_red_red（pixel2）
green2 = Media.get_green（pixel2）
blue2 = media.get_blue（pixel2）
sum = abs（red1 -rd2） + abs（green1 -green2） + abs（blue1 -blu2）
返回总和
def simple_difference（pic1，pic2）：
对于PIC1中的像素：
X = Media.get_x（Pixel）
y = media.get_y（pixel）
pixel2 = Media.get_pixel（pic2，x，y）
sum = media.distance（pixel，pixel2）
返回总和
def smart_difference（pic1，pic2）：
height1 = media.get_height（pic1）
height2 = media.get_height（pic2）
factorh = float（Height1 / Height2）
if factorh = 1：
height1 = media.reduce_height（pic1，factorh）
别的：
Height2 = Media.Reduce_height（pic2，1 / factorh）
width1 = media.get_width（pic1）
width2 = media.get_width（pic2）
factorw = float（width1 / width2）
if factorw = 1：
width1 = redy_width（pic1，factorw）
别的：
width2 = redus_width（pic2，1 / factorw）
red1 = red_average（pic1）
green1 = green_average（PIC1）
blue1 = blue_verne（pic1）
red2 = media.scale_red（pic2，red1）
green2 = Media.scale_green（pic2，green1）
blue2 = media.scale_blue（pic2，blue1）
＃if __name__ =='__ main __'：
＃Media.Show（newPic）
让我们谈谈Python照片比较的比较多长时间。感谢您阅读本网站的内容。有关Python比较和Python照片比较的更多信息，请不要忘记在此网站上找到它。