Да, сравнение изображений для определения их схожести возможно, и существует несколько подходов для этого. Вы можете воспользоваться различными методами, чтобы определить процент схожести между двумя изображениями. Вот некоторые из них:
1. **Методы на основе гистограмм**: Вы можете сравнить гистограммы двух изображений. Это даст вам общее представление о цветовом распределении. Если гистограммы похожи, изображения могут быть похожими по цвету и освещению.
2. **Статистические методы**: Вы можете использовать такие метрики, как структура подобия (Structural Similarity Index, SSIM), которая оценивает изменения яркости, контраста и структуры. Метрика PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) также может быть полезной, хотя она более ориентирована на качество воссоздания изображения.
3. **Сравнение особенностей**: Используйте алгоритмы для извлечения ключевых точек или признаков (например, SIFT, SURF, ORB). Эти алгоритмы сравнивают ключевые точки на изображениях и могут помочь определить степень их схожести.
4. **Нейронные сети**: Существуют предобученные модели для сравнения изображений, такие как Siamese сети, которые могут оценивать схожесть изображений на основе их представления в векторном пространстве.
5. **Библиотеки**: Попробуйте использовать библиотеки, такие как OpenCV, scikit-image или PIL в Python, которые предоставляют инструменты для анализа и обработки изображений.
Для начала вы можете попробовать простой подход с гистограммами или SSIM. Если вам нужна помощь в реализации одного из этих методов, дайте знать, и я могу предоставить пример кода.