用openCV和Python 實現(xiàn)圖片對比,并標識出不同點的方式
更新時間：2019年12月19日 10:00:56 作者：ibaymin
今天小編就為大家分享一篇用openCV和Python 實現(xiàn)圖片對比,并標識出不同點的方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
最近項目中需要實現(xiàn)兩組圖片對比，并能將兩者的區(qū)別標識出來。
在網(wǎng)上搜索一大堆找到一篇大神的文章，最終實現(xiàn)該功能，在這里記錄下：
想要實現(xiàn)此demo，首先我們得確保電腦上已安裝 openCV 和 Python 兩個工具以及scikit-image和imutils兩個庫：
安裝方法，在這里不多說，我安裝的是Python3.6 和openCV2，安裝方法網(wǎng)上自行百度谷歌；
進入正題：
新建一個新的Python文件并命名為copmarePicture.py，寫入下面的代碼：
from skimage.measure import compare_ssim #~ import skimage as ssim import argparse import imutils import cv2
加載兩張圖片并將他們轉(zhuǎn)換為灰度：
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)
接下來，計算兩個灰度圖像之間的結構相似度指數(shù)：
(score,diff) = compare_ssim(grayA,grayB,full = True)
diff = (diff *255).astype("uint8")
print("SSIM:{}".format(score))
找到不同點的輪廓以致于我們可以在被標識為“不同”的區(qū)域周圍放置矩形：
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]
找到一系列區(qū)域，在區(qū)域周圍放置矩形：
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 展現(xiàn)最終對比之后的圖片， cv2.imwrite 保存最終的結果圖片
cv2.imshow("Modified",imageB)
cv2.imwrite("haha2.png",imageB)
cv2.waitKey(0)
到這已經(jīng)實現(xiàn)兩張圖片的對比并標識出不同。結果如下所示：（圖1圖2對比，圖3為對標結果
以上這篇用openCV和Python 實現(xiàn)圖片對比,并標識出不同點的方式就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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