이미지 비교 API: 이미지 유사도 점수 및 중복 이미지 찾기

일반 HTTP API를 통해 시각적 유사성으로 이미지를 비교하고 정확한 중복 및 거의 중복된 이미지를 찾아냅니다. 하나의 소스 이미지와 대상 목록을 제공하면 비교당 하나의 행을 반환하며, 유사도 점수, 중복 판정 및 지각적 해시 거리를 제공합니다.

Apify의 Image Similarity API Actor에서 실행됩니다. 이 저장소는 두 가지 호출 방법을 보여줍니다: Python 빠른 시작과 다섯 가지 클라이언트에 대한 MCP 설치 단계입니다.

텍스트 워크스루

이 이미지 비교 API는 한 가지 질문에 답합니다: 이 두 사진은 얼마나 비슷한가? sourceImage URL과 targetImages 목록을 전달하면 각 대상에 대해 0과 1 사이의 similarityScore, threshold에 대해 측정된 isSimilar 플래그, 그리고 평이한 언어의 verdict가 반환됩니다. 내부적으로 두 가지 독립적인 방법을 실행합니다: 콘텐츠를 이해하고 자르기, 색상 변경, 재인코딩된 사진도 일치시키는 CLIP 비전 임베딩과, 저렴하고 바이트 수준의 거의 중복을 잡아내는 지각적 해싱(pHash 및 dHash)입니다. comparisonMode를 embedding, phash, 또는 both로 설정하여 어떤 신호에 비용을 지불할지 결정합니다. 대부분의 사람들이 찾는 중복 탐지 경로는 직접 다운로드하지 않고 URL 목록을 가리켜 온라인 중복 이미지를 찾는 것입니다. 또한 두 이미지를 비교하여 육안 판단이 아닌 숫자가 필요할 때, 예를 들어 스크린샷을 기준과 비교하여 레이아웃 변경을 플래그 지정할 때 가장 빠른 방법입니다.

Related MCP server: Vision MCP Server

빠른 시작

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

https://apify.com?fpr=9n7kx3에서 무료 Apify API 토큰을 받으세요(콘솔 > 설정 > API 및 통합).

예제는 각 실행을 작게 유지합니다. 하나의 소스에 대해 두세 개의 대상을 사용하므로 첫 번째 실행 비용은 거의 없습니다. Actor는 실행당 최대 500개의 대상을 허용합니다.

레시피

각각은 Apify Store에 게시된 즉시 실행 가능한 예제입니다. 하나를 열고 시작을 누른 후 코드를 작성하기 전에 출력을 읽어보세요.

• API를 통해 이미지 비교, 유사도 점수를 JSON으로

• 두 이미지 유사도 비교, 백분율 판정

• URL 목록에서 온라인 중복 이미지 찾기

• pHash 및 dHash를 사용한 대량 이미지 해시 확인

• 스크린샷을 기준과 비교, 변경 사항 플래그

처음 세 개는 image-similarity-api-example.py에 함수로 구현되어 있어 로컬에서도 실행할 수 있습니다.

일정 팁: 자신의 사진 재사용을 감시하려면 실행을 sourceImage로 이미지가 포함된 작업으로 저장한 다음 예약하세요. 각 실행은 새로운 비교 행을 추가하므로 단일 스냅샷이 아닌 날짜별 추적을 얻을 수 있습니다.

입력 매개변수

출력 필드

비교당 하나의 행입니다.

Claude Cowork Desktop에 설치

Cowork는 데스크톱 앱의 자동화 모드입니다. 이미지 비교 API를 도구로 제공하려면 Apify MCP 서버를 커넥터로 추가하세요.

1. Claude 데스크톱 앱을 열고 Settings > Connectors(또는 Settings > Developer > Edit Config로 직접 claude_desktop_config.json 편집)로 이동합니다.

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

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

2. 이 Actor만 미리 로드된 Apify MCP 서버를 추가합니다:

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

3. 앱을 다시 시작합니다. Cowork가 처음으로 도구를 호출할 때 브라우저에서 OAuth 프롬프트를 완료하거나, 커넥터 설정에 Apify API 토큰을 추가하여 OAuth를 건너뜁니다.

4. Cowork 채팅에서 도구를 사용할 수 있는지 확인하고 이미지 비교 API를 실행하도록 요청합니다.

데스크톱 앱을 다운로드하고 무료 평가판을 시작하세요: https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg 더 많은 도움: https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop

Claude Code에 설치

Claude Code는 명령줄 도구입니다. 한 명령으로 Actor의 MCP 서버를 추가하세요:

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

브라우저 OAuth 대신 토큰을 사용하려면:

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

그런 다음 claude mcp list로 확인하거나 세션 내에서 /mcp를 실행하세요. Claude Code에 이미지 비교 API를 호출하도록 요청하세요.

Claude Code를 무료로 사용해보세요: https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Claude Code MCP 문서: https://code.claude.com/docs/en/mcp

Claude (웹사이트)에 설치

claude.ai에서 Apify를 커넥터로 추가한 다음 이 Actor의 도구만 활성화합니다.

1. Settings > Connectors > Browse connectors로 이동하여 Apify MCP server를 검색합니다. 설치합니다(메시지가 표시되면 활성화 또는 업데이트).

2. 연결할 때 Apify API 토큰으로 인증하고 johnvc/image-similarity-api 도구를 활성화합니다.

3. 모든 채팅에서 + > Connectors를 열고 Apify를 켭니다.

4. 또는 Add custom connector를 선택하고 전체 MCP URL https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api를 붙여넣고 메시지가 표시되면 OAuth를 사용합니다.

5. Claude에게 이미지 비교 API를 실행하도록 요청합니다.

웹에서 Claude 열기: https://claude.ai

Cursor에 설치

Cursor는 프로젝트 파일 .cursor/mcp.json에서 MCP 서버를 읽습니다.

1. 프로젝트에서 .cursor/mcp.json을 생성합니다:

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

2. 브라우저 OAuth 대신 토큰 인증을 선호하는 경우 헤더를 추가합니다:

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

3. Cursor > Settings > MCP를 열고 apify 서버가 연결되었는지(녹색 점) 확인합니다.

4. Composer 또는 Chat에서 Cursor에게 이미지 비교 API를 호출하도록 요청합니다.

Cursor가 처음이신가요? 여기서 받으세요: https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX

ChatGPT에 설치

ChatGPT는 Developer 모드를 통해 Apify MCP 서버에 연결합니다(ChatGPT Pro, Plus, Business, Enterprise 및 Education 플랜에서 사용 가능).

1. 프로필 아이콘을 클릭한 다음 Settings > Apps로 이동합니다. Create app 버튼이 보이지 않으면 Advanced settings를 열고 Developer mode를 활성화합니다.

2. Create app을 클릭하고 양식을 작성합니다:

   • Name: Apify

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

   • Authentication: OAuth

3. Create를 클릭하고 Apify로 연결을 승인합니다.

4. 대화에서 앱을 사용하려면 채팅에서 **+**를 클릭하고 Developer mode를 선택한 다음 Apify를 선택합니다.

더 많은 도움: https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

FAQ

두 이미지의 유사도를 어떻게 비교하나요? 하나의 sourceImage와 targetImages에 하나의 항목을 전달한 다음 similarityScore를 읽습니다. 0과 1 사이의 숫자이므로 0.97은 해당 쌍이 거의 확실히 동일한 사진임을 의미합니다. threshold를 원하는 기준으로 설정하면 Actor가 isSimilar를 설정합니다.

임베딩 점수와 pHash의 차이점은 무엇인가요? 임베딩은 CLIP 비전 모델입니다: 사진 속 내용을 비교하므로 자르기, 크기 조정, 색상 변경 또는 재인코딩 후에도 일치합니다. 지각적 해싱은 픽셀의 시각적 지문을 비교하며 매우 저렴하지만, 심한 편집은 깨뜨립니다. both를 실행하면 동일한 행에서 의미론적 점수와 중복 거리를 얻을 수 있습니다.

URL 목록에서 온라인 중복 이미지를 어떻게 찾나요? 관심 있는 이미지를 sourceImage에 넣고 후보를 targetImages에 넣은 다음 both 모드로 실행합니다. isNearDuplicate가 true인 행은 바이트 수준 복사본이고, 높은 similarityScore를 가지지만 해시 거리가 큰 행은 편집되거나 재인코딩된 복사본입니다.

이미지 저작권 검사기로 사용할 수 있나요? 일치하는 부분에 사용할 수 있습니다. 원본 사진과 이미지가 재사용되었다고 의심되는 페이지 목록을 제공하면 해당 이미지 중 어떤 것이 얼마나 가깝게 일치하는지 알려줍니다. 법적 판단을 내리지 않으며 웹을 검색하지도 않습니다. 후보 URL을 직접 제공해야 합니다.

스크린샷 비교에도 작동하나요? 네, 일반적인 사용 사례입니다. 기준 스크린샷을 소스로 유지하고 각 새 캡처를 비교한 다음 점수가 임계값 아래로 떨어지면 경고합니다. 일반적으로 해시 거리가 작은 레이아웃 변경에 더 민감한 신호입니다.

지각적 해싱이란 무엇인가요? 지각적 해시는 이미지를 짧은 지문으로 축소하여 시각적으로 유사한 이미지가 유사한 지문을 생성하도록 합니다. 두 해시를 비교하여 얼마나 많은 비트가 다른지 계산하며, 이것이 이 Actor가 phashDistance 및 dhashDistance로 반환하는 거리입니다. 체크섬과 달리 하나의 변경된 픽셀이 결과를 완전히 바꾸지 않습니다.

이미지가 로드되지 않으면 어떻게 되나요? 해당 대상은 errorMessage와 함께 자체 행으로 반환되며, 나머지 실행은 계속됩니다. 끊긴 URL이 전체 작업을 실패시키지는 않습니다.

실행 비용은 얼마인가요? 가격은 Actor 페이지에서 확인할 수 있으며, 비교당 청구되므로 대상 10개는 10단위입니다. 해시 전용 모드는 모델 점수가 필요하지 않을 때 더 저렴한 방법입니다. README에 복사된 숫자보다는 해당 페이지에서 실시간 가격을 확인하세요.

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더 보기

• Apify 스토어의 Actor: https://apify.com/johnvc/image-similarity-api?fpr=9n7kx3

• 무료 Apify 계정: https://apify.com?fpr=9n7kx3

• Apify Python 클라이언트 문서: https://docs.apify.com/api/client/python/

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

• uv: https://docs.astral.sh/uv/

마지막 업데이트: 2026.08.18