API de Comparación de Imágenes: Puntúa la Similitud de Imágenes y Encuentra Imágenes Duplicadas

Compara imágenes por similitud visual y detecta duplicados exactos y casi duplicados a través de una API HTTP simple. Proporciona una imagen fuente y una lista de objetivos, y devuelve una fila por comparación con una puntuación de similitud, un veredicto de duplicado y distancias de hash perceptivo.

Se ejecuta en el Actor Image Similarity API de Apify. Este repositorio muestra dos formas de usarlo: un inicio rápido en Python y pasos de instalación MCP para cinco clientes.

Tutorial en texto

Esta API de comparación de imágenes responde a una pregunta: ¿qué tan parecidas son estas dos imágenes? Pasas una URL sourceImage y una lista targetImages, y cada objetivo devuelve una similarityScore entre 0 y 1, un indicador isSimilar medido según tu threshold y un verdict en lenguaje natural. Internamente ejecuta dos métodos independientes: una incrustación de visión CLIP, que comprende el contenido y sigue coincidiendo con una foto que ha sido recortada, recoloreada o recodificada, y un hash perceptivo (pHash y dHash), que es barato y detecta casi duplicados a nivel de bytes. Establece comparisonMode en embedding, phash o both según qué señal quieras pagar. La ruta de detección de duplicados es lo que la mayoría busca: apúntala a una lista de URLs para encontrar imágenes duplicadas en línea sin descargar nada tú mismo. También es la forma más rápida de comparar dos imágenes por similitud cuando necesitas un número en lugar de un juicio visual, por ejemplo, para comparar capturas de pantalla con una línea base y detectar un cambio en el diseño.

Related MCP server: Vision MCP Server

Inicio rápido

uv sync
cp .env.example .env      # paste your Apify token into .env
uv run image-similarity-api-example.py

Obtén un token gratuito de la API de Apify en https://apify.com?fpr=9n7kx3 (Consola, luego Configuración, luego API e Integraciones).

El ejemplo mantiene cada ejecución pequeña, una fuente contra dos o tres objetivos, por lo que tu primera ejecución cuesta casi nada. El Actor acepta hasta 500 objetivos por ejecución.

Recetas

Cada una de estas es un ejemplo publicado y listo para ejecutar en Apify Store. Abre uno, presiona Iniciar y lee el resultado antes de escribir código.

• Compara imágenes vía API, puntuaciones de similitud como JSON

• Compara dos imágenes por similitud, veredicto en porcentaje

• Encuentra imágenes duplicadas en línea a través de una lista de URLs

• Verificación de hash de imágenes en lote con pHash y dHash

• Compara capturas de pantalla con una línea base, detecta cambios

Los tres primeros están implementados como funciones en image-similarity-api-example.py, por lo que también puedes ejecutarlos localmente.

Consejo de programación: para controlar la reutilización de tus propias fotografías, guarda una ejecución como tarea con tu imagen como sourceImage, luego prográmala. Cada ejecución añade nuevas filas de comparación, por lo que obtienes un registro fechado en lugar de una única instantánea.

Parámetros de entrada

Campos de salida

Una fila por comparación.

Instalar en Claude Cowork Desktop

Cowork es el modo de automatización de la aplicación de escritorio. Para darle a la API de comparación de imágenes como herramienta, añade el servidor MCP de Apify como conector.

1. Abre la aplicación de escritorio de Claude y ve a Settings > Connectors (o Settings > Developer > Edit Config para editar claude_desktop_config.json directamente).

   • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. Añade el servidor MCP de Apify, precargado solo con este Actor:

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api"
      ]
    }
  }
}

3. Reinicia la aplicación. Cuando Cowork llame a la herramienta por primera vez, completa el aviso de OAuth en tu navegador, o añade tu token de la API de Apify en la configuración del conector para omitir OAuth.

4. En un chat de Cowork, confirma que la herramienta está disponible y pídele que ejecute la API de comparación de imágenes.

Descarga la aplicación de escritorio y comienza una prueba gratuita: https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Más ayuda: https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop

Instalar en Claude Code

Claude Code es la herramienta de línea de comandos. Añade el servidor MCP del Actor con un comando:

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api"

Para usar un token en lugar de OAuth del navegador:

claude mcp add --transport http apify \
  "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api" \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"

Luego verifica con claude mcp list, o ejecuta /mcp dentro de una sesión. Pide a Claude Code que llame a la API de comparación de imágenes.

Prueba Claude Code gratis: https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Documentación de MCP de Claude Code: https://code.claude.com/docs/en/mcp

Instalar en Claude (sitio web)

En claude.ai añades Apify como conector, luego habilitas solo la herramienta de este Actor.

1. Ve a Settings > Connectors > Browse connectors y busca Apify MCP server. Instálalo (habilita o actualiza si se te solicita).

2. Al conectarte, autentica con tu token de la API de Apify y habilita la herramienta johnvc/image-similarity-api.

3. En cualquier chat, abre + > Connectors y activa Apify.

4. Alternativamente, elige Add custom connector y pega la URL MCP completa https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api, usando OAuth cuando se te solicite.

5. Pide a Claude que ejecute la API de comparación de imágenes.

Abre Claude en la web: https://claude.ai

Instalar en Cursor

Cursor lee los servidores MCP desde un archivo de proyecto en .cursor/mcp.json.

1. En tu proyecto, crea .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api"
    }
  }
}

2. Si prefieres autenticación por token en lugar de OAuth del navegador, añade una cabecera:

{
  "mcpServers": {
    "apify": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" }
    }
  }
}

3. Abre Cursor > Settings > MCP y confirma que el servidor apify está conectado (punto verde).

4. En Composer o Chat, pide a Cursor que llame a la API de comparación de imágenes.

¿Nuevo en Cursor? Consíguelo aquí: https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX

Instalar en ChatGPT

ChatGPT se conecta al servidor MCP de Apify a través del modo Desarrollador (disponible en planes ChatGPT Pro, Plus, Business, Enterprise y Education).

1. Haz clic en tu icono de perfil, luego ve a Settings > Apps. Si no ves un botón Create app, abre Advanced settings y habilita Developer mode.

2. Haz clic en Create app y completa el formulario:

   • Name: Apify

   • MCP Server URL: https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api

   • Authentication: OAuth

3. Haz clic en Create y autoriza la conexión con Apify.

4. Para usar la aplicación en una conversación, haz clic en + en el chat, elige Developer mode y selecciona Apify.

Más ayuda: https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

Preguntas frecuentes

¿Cómo comparo dos imágenes por similitud? Pasa una sourceImage y una entrada en targetImages, luego lee similarityScore. Es un número entre 0 y 1, por lo que 0.97 significa que el par es casi con certeza la misma imagen. Establece threshold en el límite que desees y el Actor establece isSimilar por ti.

¿Cuál es la diferencia entre la puntuación de incrustación y pHash? La incrustación es un modelo de visión CLIP: compara lo que hay en la imagen, por lo que sigue coincidiendo después de un recorte, redimensionamiento, recoloreado o recodificación. El hash perceptivo compara la huella visual de los píxeles y es muy barato, pero una edición pesada lo rompe. Ejecutar both te da una puntuación semántica y una distancia de duplicado en la misma fila.

¿Cómo encuentro imágenes duplicadas en línea a través de una lista de URLs? Coloca la imagen que te interesa en sourceImage, coloca los candidatos en targetImages y ejecuta en modo both. Las filas donde isNearDuplicate es verdadero son copias a nivel de bytes; las filas con una similarityScore alta pero una distancia de hash grande son copias editadas o recodificadas.

¿Puedo usar esto como verificador de derechos de autor de imágenes? Puedes usarlo para la parte de coincidencia de esa tarea. Dale tu foto original y una lista de páginas donde sospeches que se reutilizó la imagen, y te dirá cuáles de esas imágenes coinciden y con qué precisión. No hace una determinación legal y no busca en la web por ti; tú proporcionas las URLs candidatas.

¿Funciona para comparar capturas de pantalla? Sí, y es un uso común. Mantén una captura de pantalla de referencia como fuente, compara cada nueva captura contra ella y alerta cuando la puntuación caiga por debajo de tu umbral. La distancia de hash suele ser la señal más sensible para pequeños cambios de diseño.

¿Qué es el hashing perceptivo? Un hash perceptivo reduce una imagen a una huella corta para que imágenes visualmente similares produzcan huellas similares. Comparas dos hashes contando cuántos bits difieren, que es la distancia que este Actor devuelve como phashDistance y dhashDistance. A diferencia de un checksum, un píxel cambiado no cambia la respuesta por completo.

¿Qué sucede si una imagen no se carga? Ese objetivo regresa como su propia fila con un errorMessage, y el resto de la ejecución continúa. Una URL muerta nunca falla todo el trabajo.

¿Cuánto cuesta una ejecución? El precio está en la página del Actor y se factura por comparación, así que diez objetivos son diez unidades. El modo solo hash es la ruta más económica cuando no necesitas la puntuación del modelo. Consulta el precio en vivo allí, en lugar de un número copiado en un README.

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More

• Actor en la Tienda de Apify: https://apify.com/johnvc/image-similarity-api?fpr=9n7kx3

• Cuenta gratuita de Apify: https://apify.com?fpr=9n7kx3

• Documentación del cliente Python de Apify: https://docs.apify.com/api/client/python/

• Documentación de Apify MCP: https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

• uv: https://docs.astral.sh/uv/

Última actualización: 2026.08.18