Vergleiche (ähnliche) Bilder mit Python / PIL

Ich versuche die Ähnlichkeit (lies: Levenshtein distance ) von zwei Bildern mit Python 2.6 und PIL zu berechnen.

Ich plane uns e die python-levenshtein Bibliothek zum schnellen Vergleich.

Hauptfrage:

Was ist eine gute Strategie zum Vergleichen von Bildern? Meine Idee ist etwas wie:

• In RGB konvertieren (transparent - & gt; weiß) (oder vielleicht in monochrom konvertieren?)
• Vergrößern Sie den kleineren auf die Größe des größeren
• Konvertiere jeden Kanal (= der einzige Kanal, wenn er in monochrom konvertiert wurde) in eine Sequenz (Gegenstandswert = Farbwert des Pixels)
• Berechnen Sie die Levenshtein-Distanz zwischen den beiden Sequenzen

Natürlich werden Fälle wie gespiegelte Bilder, beschnittene Bilder usw. nicht behandelt. Für einen grundlegenden Vergleich sollte dies jedoch nützlich sein.

Gibt es irgendwo eine bessere Strategie?

BEARBEITEN: Aaron H hat recht, was die Geschwindigkeit angeht. Die Berechnung von Levelshtein dauert für Bilder, die um einige hundert Pixel größer als ein paar Hundert sind, ewig. Allerdings ist der Unterschied zwischen den Ergebnissen nach dem Herunterskalieren auf 100x100 und 200x200 in meinem Beispiel weniger als 1%, so dass es sinnvoll sein könnte, eine maximale Bildgröße von ~ 100px oder so einzurichten ...

BEARBEITEN: Danke PreludeAndFugue, nach dieser Frage habe ich gesucht.

By the way, Levenshtein Abstand kann optimiert werden, wie es scheint, aber es gibt mir einige wirklich schlechte Ergebnisse, vielleicht wegen der vielen redundanten Elemente in den Hintergründen. Ich muss mir andere Algorithmen ansehen.

EIDT: Die mittlere quadratische Abweichung und das Signal-Rausch-Verhältnis scheinen zwei weitere Optionen zu sein, die nicht sehr schwer zu implementieren sind und scheinbar nicht sehr CPU-teuer sind. Es scheint jedoch, dass ich eine Art Kontextanalyse für die Erkennung von Formen usw. brauche.

Wie auch immer, danke für alle Links und auch für die Richtung auf NumPy / SciPy.