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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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