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用openCV和Python 实现图片对比,并标识出不同点的方式
脚本专栏 2025/1/9 佚名
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最近项目中需要实现两组图片对比，并能将两者的区别标识出来。

在网上搜索一大堆找到一篇大神的文章，最终实现该功能，在这里记录下：

想要实现此demo，首先我们得确保电脑上已安装 openCV 和 Python 两个工具以及scikit-image和imutils两个库：

安装方法，在这里不多说，我安装的是Python3.6 和openCV2，安装方法网上自行百度谷歌；

进入正题：

新建一个新的Python文件并命名为copmarePicture.py，写入下面的代码：

from skimage.measure import compare_ssim
#~ import skimage as ssim
import argparse
import imutils
import cv2

加载两张图片并将他们转换为灰度：

imageA = cv2.imread("D:/111test/111.png")
imageB = cv2.imread("D:/111test/444.png")

grayA = cv2.cvtColor(imageA,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
grayB = cv2.cvtColor(imageB,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

接下来，计算两个灰度图像之间的结构相似度指数：

(score,diff) = compare_ssim(grayA,grayB,full = True)
diff = (diff *255).astype("uint8")
print("SSIM:{}".format(score))

找到不同点的轮廓以致于我们可以在被标识为“不同”的区域周围放置矩形：

thresh = cv2.threshold(diff,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV | cv2.THRESH_OTSU)[1]
cnts = cv2.findContours(thresh.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnts = cnts[0] if imutils.is_cv2() else cnts[1]

找到一系列区域，在区域周围放置矩形：

for c in cnts:                                                          
 (x,y,w,h) = cv2.boundingRect(c)                                                
 cv2.rectangle(imageA,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)                                           
 cv2.rectangle(imageB,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)

用cv2.imshow 展现最终对比之后的图片， cv2.imwrite 保存最终的结果图片

cv2.imshow("Modified",imageB)
cv2.imwrite("haha2.png",imageB)
cv2.waitKey(0)

到这已经实现两张图片的对比并标识出不同。结果如下所示：（图1图2对比，图3为对标结果

用openCV和Python 实现图片对比,并标识出不同点的方式

用openCV和Python 实现图片对比,并标识出不同点的方式

用openCV和Python 实现图片对比,并标识出不同点的方式

以上这篇用openCV和Python 实现图片对比,并标识出不同点的方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
openCV,Python,图片对比
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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