我正在尝试使用Python 2.6和PIL计算两个图像的相似性（读取： Levenshtein距离）。
我打算给我们 用于快速比较的python-levenshtein库。
主要问题：
比较图像的好策略是什么？我的想法是这样的：
当然，这不会处理镜像图像，裁剪图像等情况。但是对于基本比较，这应该是有用的。
在某处记录了更好的策略吗？
编辑： Aaron H对速度问题是正确的。对于大于几百乘几百像素的图像，计算Levelshtein需要永远。但是，在我的示例中，缩小到100x100和200x200之后的结果之间的差异小于1％，因此将最大图像大小设置为~100px左右可能是明智的...
编辑：感谢PreludeAndFugue，我正在寻找这个问题。
顺便说一句，Levenshtein距离似乎可以优化，但它给了我一些非常糟糕的结果，也许是因为背景中有很多冗余元素。要看一些其他算法。
EIDT：均方根偏差和峰值信噪比似乎是另外两个选项，这些选项并不是很难实现，而且看起来并不是非常昂贵的CPU。但是，似乎我需要某种形式的上下文分析来识别形状等。
无论如何，感谢所有链接，并指出了朝向NumPy / SciPy的方向。