图像比较 API：评分图像相似度并查找重复图像

通过视觉相似度比较图像，并通过纯 HTTP API 捕获完全重复和近似重复的图像。提供一个源图像和一个目标列表，它会为每次比较返回一行结果，包含相似度分数、重复判定结果以及感知哈希距离。

该 API 运行在 Apify 上的 Image Similarity API Actor 上。此仓库展示了两种调用方式：Python 快速入门，以及针对五个客户端的 MCP 安装步骤。

文字说明

这个图像比较 API 回答一个问题：这两张图片有多相似？你传入一个 sourceImage URL 和一个 targetImages 列表，每个目标都会返回一个介于 0 和 1 之间的 similarityScore、一个根据你的 threshold 判断的 isSimilar 标志，以及一个通俗易懂的 verdict。底层运行两种独立的方法：CLIP 视觉嵌入，它能理解内容，即使照片被裁剪、重新着色或重新编码也能匹配；以及感知哈希（pHash 和 dHash），它成本低廉，能捕获字节级别的近似重复。将 comparisonMode 设置为 embedding、phash 或 both，取决于你希望为哪种信号付费。重复检测路径是大多数用户使用它的目的：指向一个 URL 列表，无需自行下载即可在线查找重复图像。当你需要一个数字而非肉眼判断来比较两张图像的相似度时，这也是最快的方法，例如将截图与基线进行比较并标记布局变化。

Related MCP server: Vision MCP Server

快速开始

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

在 https://apify.com?fpr=9n7kx3 获取免费的 Apify API 令牌（控制台，然后设置，再点击 API 与集成）。

该示例保持每次运行规模较小，一个源图像对应两到三个目标，因此你的首次运行几乎不产生费用。该 Actor 每次运行最多接受 500 个目标。

示例

以下每个示例都是 Apify Store 上已发布、可直接运行的示例。打开一个，点击开始，在编写任何代码之前先阅读输出。

• 通过 API 比较图像，相似度分数以 JSON 形式返回

• 比较两张图像的相似度，百分比判定结果

• 跨 URL 列表在线查找重复图像

• 使用 pHash 和 dHash 进行批量图像哈希检查

• 将截图与基线进行比较，标记变化

前三个示例已在 image-similarity-api-example.py 中实现为函数，因此你也可以在本地运行它们。

调度提示： 要监控你自己摄影作品的重复使用情况，请将一次运行保存为任务，以你的图像作为 sourceImage，然后进行调度。每次运行都会追加新的比较行，因此你会得到一个带有日期标记的轨迹，而非单一快照。

输入参数

输出字段

每次比较一行。

在 Claude Cowork Desktop 中安装

Cowork 是桌面应用的自动化模式。要将图像比较 API 作为工具提供，请将 Apify MCP 服务器添加为连接器。

1. 打开 Claude 桌面应用，进入 设置 > 连接器（或 设置 > 开发者 > 编辑配置 直接编辑 claude_desktop_config.json）。

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

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

2. 添加 Apify MCP 服务器，并预加载仅此 Actor：

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

3. 重启应用。当 Cowork 首次调用该工具时，在浏览器中完成 OAuth 提示，或在连接器设置中添加你的 Apify API 令牌以跳过 OAuth。

4. 在 Cowork 聊天中，确认该工具可用，并要求其运行图像比较 API。

下载桌面应用并开始免费试用：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg 更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/claude-desktop

在 Claude Code 中安装

Claude Code 是命令行工具。使用一条命令添加该 Actor 的 MCP 服务器：

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

要使用令牌而非浏览器 OAuth：

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

然后使用 claude mcp list 验证，或在会话中运行 /mcp。要求 Claude Code 调用图像比较 API。

免费试用 Claude Code：https://claude.ai/referral/uIlpa7nPLg Claude Code MCP 文档：https://code.claude.com/docs/en/mcp

在 Claude（网站）中安装

在 claude.ai 上，你将 Apify 添加为连接器，然后仅启用此 Actor 的工具。

1. 进入 设置 > 连接器 > 浏览连接器，搜索 Apify MCP server。安装它（如果提示则启用或更新）。

2. 连接时，使用你的 Apify API 令牌进行身份验证，并启用工具 johnvc/image-similarity-api。

3. 在任何聊天中，打开 + > 连接器 并开启 Apify。

4. 或者，选择 添加自定义连接器 并粘贴完整的 MCP URL https://mcp.apify.com/?tools=actors,docs,johnvc/image-similarity-api，在提示时使用 OAuth。

5. 要求 Claude 运行图像比较 API。

在网页上打开 Claude：https://claude.ai

在 Cursor 中安装

Cursor 从项目文件 .cursor/mcp.json 中读取 MCP 服务器。

1. 在你的项目中，创建 .cursor/mcp.json：

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

2. 如果你更喜欢令牌认证而非浏览器 OAuth，请添加一个头：

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

3. 打开 Cursor > 设置 > MCP，确认 apify 服务器已连接（绿色圆点）。

4. 在 Composer 或 Chat 中，要求 Cursor 调用图像比较 API。

Cursor 新手？在此获取：https://cursor.com/referral?code=XQP4VBLI3NNX

在 ChatGPT 中安装

ChatGPT 通过开发者模式连接到 Apify MCP 服务器（适用于 ChatGPT Pro、Plus、Business、Enterprise 和 Education 计划）。

1. 点击你的个人资料图标，然后进入 设置 > 应用。如果你没有看到 创建应用 按钮，请打开 高级设置 并启用 开发者模式。

2. 点击 创建应用 并填写表单：

   • 名称： Apify

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

   • 身份验证： OAuth

3. 点击 创建 并授权与 Apify 的连接。

4. 要在对话中使用该应用，请点击聊天中的 +，选择 开发者模式，然后选择 Apify。

更多帮助：https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp

常见问题

如何比较两张图像的相似度？ 传入一个 sourceImage 和一个 targetImages 条目，然后读取 similarityScore。它是一个介于 0 和 1 之间的数字，因此 0.97 意味着这对图像几乎肯定是同一张图片。将 threshold 设置为你想要的截止值，Actor 会为你设置 isSimilar。

嵌入分数和 pHash 有什么区别？ 嵌入是 CLIP 视觉模型：它比较图片中的内容，因此在裁剪、调整大小、重新着色或重新编码后仍能匹配。感知哈希比较像素的视觉指纹，成本非常低，但大幅编辑会破坏它。运行 both 会在同一行中给出语义分数和重复距离。

如何跨 URL 列表在线查找重复图像？ 将你关心的图像放入 sourceImage，将候选图像放入 targetImages，并以 both 模式运行。isNearDuplicate 为 true 的行是字节级别的副本；similarityScore 高但哈希距离大的行是经过编辑或重新编码的副本。

我可以将其用作图像版权检查器吗？ 你可以将其用于该工作的匹配部分。提供你的原始照片和怀疑图像被重复使用的页面列表，它会告诉你哪些图像匹配以及匹配程度。它不做出法律判定，也不为你搜索网络；你需要提供候选 URL。

它适用于比较截图吗？ 是的，这是一个常见用途。将基线截图作为源，将每次新截图与之比较，当分数低于你的阈值时发出警报。对于小的布局变化，哈希距离通常是更敏感的信号。

什么是感知哈希？ 感知哈希将图像缩减为短指纹，使得视觉上相似的图像产生相似的指纹。你通过计算有多少位不同来比较两个哈希值，这就是此 Actor 返回的 phashDistance 和 dhashDistance。与校验和不同，一个像素的改变不会完全改变结果。

如果图片无法加载会怎样？ 该目标会作为独立行返回，并附带 errorMessage，其余运行流程不受影响。失效的 URL 绝不会导致整个任务失败。

一次运行的费用是多少？ 定价详见 Actor 页面，按比较次数计费，因此十个目标对应十个计费单位。若无需模型评分，仅哈希模式是更经济的选择。请直接查看该页面的实时定价，而非 README 中抄录的固定数字。

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更多信息

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

• 免费 Apify 账号：https://apify.com?fpr=9n7kx3

• Apify Python 客户端文档：https://docs.apify.com/api/client/python/

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

• uv：https://docs.astral.sh/uv/

最后更新：2026.08.18